本文選題：全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　切入點：大田圖像語義分割　出處：《西北農(nóng)林科技大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展,深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也越來越多地被應(yīng)用于計算機視覺領(lǐng)域,使其在智能農(nóng)機大田作業(yè)中擁有廣闊的應(yīng)用前景。為了更好地獲取大田環(huán)境信息,本文以西北農(nóng)林科技大學(xué)試驗田圖像作為研究對象,利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),結(jié)合有監(jiān)督訓(xùn)練方法,實現(xiàn)了大田復(fù)雜場景圖像的語義分割。本文的主要研究內(nèi)容及結(jié)論如下:(1)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計。針對大田場景易受光照、天氣和溫度等因素的影響,且場景中目標(biāo)種類較多,傳統(tǒng)的分割算法不能有效解決以上問題,而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對幾何變換和光照具有高度不變性,設(shè)計了全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN)模型進行大田復(fù)雜場景圖像語義分割。通過反卷積層的方式,實現(xiàn)了大田圖像像素級的語義分割。(2)基于FCN的大田復(fù)雜場景圖像的語義分割。針對FCN中容易出現(xiàn)的過擬合問題,研究了數(shù)據(jù)增強的方法。然后采用模型二階段訓(xùn)練的方法,解決了深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時間長,不容易收斂的問題。最后采用FCN-32s、FCN-16s和FCN-8s三種不同的上采樣網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行了對比實驗,實驗結(jié)果表明,FCN-8s網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)效果最好,其像素準(zhǔn)確率可以達到90.87%,平均IU可以達到75.52%。針對大田場景光照充足和光照不足的情況,分別采用光照充足和光照不足的數(shù)據(jù)集對模型進行測試,實驗結(jié)果表明該模型對于大田光照變化具有良好的適應(yīng)性和穩(wěn)定性。(3)大田復(fù)雜場景圖像語義分割模型的優(yōu)化。針對傳統(tǒng)激活函數(shù)對于數(shù)據(jù)利用不充分,對噪聲魯棒性差的問題,本文分別研究了采用修正線性單元(ReLU)和指數(shù)線性單元(ELU)激活函數(shù)的模型,實驗結(jié)果表明,ELU激活函數(shù)可以加快模型的收斂速度,且對噪聲的魯棒性較好。然后采用Batch Nomalization(BN),使得FCN訓(xùn)練過程更加穩(wěn)定,同時起到了正則化的作用。通過分別采用支持向量機(SVM)和多項邏輯回歸(Softmax)分類器建立模型,實現(xiàn)大田復(fù)雜場景圖像的語義分割,通過對比實驗發(fā)現(xiàn),采用SVM分類器的模型效果表現(xiàn)更好。優(yōu)化模型的像素準(zhǔn)確率達到了91.86%,平均IU提升到了76.84%,說明經(jīng)過優(yōu)化的模型更適合大田復(fù)雜場景圖像的語義分割。綜上,本文采用ELU激活函數(shù)、模型二階段訓(xùn)練和SVM分類器基本實現(xiàn)了基于FCN的大田復(fù)雜場景圖像的語義分割模型,并實驗驗證了該模型的有效性,可以直接利用大田圖像,實現(xiàn)了大田圖像像素級的預(yù)測,其為大田復(fù)雜場景圖像語義分割的研究提供了一定的基礎(chǔ)。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西北農(nóng)林科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：1620873