基于改進YOLOv8的PCB焊點語義分割方法

摘 要：針對具有相似灰度值的印制電路板（Ｐｒｉｎｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｂｏａｒｄ，ＰＣＢ） 焊點在檢測分割過程中的誤檢和漏檢問題，提出改進ＹＯＬＯｖ８ 的ＰＣＢ 焊錫語義分割模型。在主干網(wǎng)絡(luò)引入坐標(biāo)注意力（Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ，ＣＡ） 機制，準(zhǔn)確定位焊點空間位置，提升模型捕捉焊點空間信息能力；使用雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（Ｂｉ-ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｌ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｐｙｒａｍｉｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＢｉＦＰＮ）替換路徑聚合網(wǎng)絡(luò)（Ｐａｔｈ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＰＡＮｅｔ） 特征金字塔，更好地捕捉目標(biāo)的邊界信息，并在原有基礎(chǔ)上增加一個分割層。引入ＥＩｏＵ 損失函數(shù)，提供更精細的評估結(jié)果并提高泛化能力。通過對比實驗得出，所提算法的平均像素精度（ｍｅａｎ Ｐｉｘｅｌ Ａｃｃｕｒａｃｙ，ｍＰＡ） 達到９０． ３７％ ，平均交并比（ｍｅａｎ Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ ｏｖｅｒ Ｕｎｉｏｎ，ｍＩｏＵ） 達到８３． ７６％ ，每秒推理圖片張數(shù)（Ｆｒａｍｅｓ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ，ＦＰＳ） 達到４３，實現(xiàn)了ＰＣＢ 板更精準(zhǔn)的焊點分割。

關(guān)鍵詞：ＹＯＬＯｖ８；語義分割；坐標(biāo)注意力機制；雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)；ＥＩｏＵ 損失函數(shù)

中圖分類號：ＴＰ７５１． １ 文獻標(biāo)志碼：Ａ 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（ＯＳＩＤ）：

文章編號：１００３－３１０６（２０２４）０７－１６１４－０８

０ 引言

印制電路板（Ｐｒｉｎｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｂｏａｒｄ，ＰＣＢ）是通過自動化設(shè)備將電子元件焊接到ＰＣＢ 上制作而成。制作過程中，由于設(shè)計錯誤、制造問題或材料損壞等會導(dǎo)致焊錫短路或開路，影響產(chǎn)品正常使用。所以對ＰＣＢ 產(chǎn)品質(zhì)量檢測的技術(shù)實現(xiàn)一直是主要的討論話題之一。早些年的實現(xiàn)通常依賴傳統(tǒng)的檢測技術(shù)和算法，例如ＯｐｅｎＣＶ、ｈａｌｃｏｎ 和早期機器學(xué)習(xí)技術(shù)。張俊賢［１］設(shè)計了基于傳統(tǒng)算法的ＰＣＢＡ 焊錫檢測系統(tǒng)，利用ＭＡＲＫ 孔使用模版匹配進行定位和仿射變換實現(xiàn)焊錫圖像自動獲取。雷崢鳴［２］提出基于機器視覺的ＰＣＢ 焊錫缺陷檢測系統(tǒng)，改進傳統(tǒng)的霍夫圓變換，實現(xiàn)精準(zhǔn)的圖像圓檢測和定位。但是近些年傳統(tǒng)的檢測技術(shù)逐漸不能滿足新型產(chǎn)品的檢測需求。

隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的興起，語義分割技術(shù)逐漸在工業(yè)領(lǐng)域得到應(yīng)用，它對圖像的每個像素進行分類，實現(xiàn)像素級的精細預(yù)測。語義分割技術(shù)發(fā)展分為２ 個階段：傳統(tǒng)語義分割算法和基于深度學(xué)習(xí)的語義分割［３］算法。傳統(tǒng)語義分割算法中，常見方法包括閾值分割、邊緣檢測和區(qū)域法等?；谏疃葘W(xué)習(xí)的語義分割算法中，包括全卷積網(wǎng)絡(luò)（Ｆｕｌｌｙ ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＦＣＮ）、Ｕ-Ｎｅｔ、ＰＳＰＮｅｔ 和Ｄｅｅｐｌａｂ 系列等經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)。ＦＣＮ［４］是深度學(xué)習(xí)算法進軍語義分割領(lǐng)域的開山之作，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔ-ｗｏｒｋ，ＣＮＮ）模型（如ＡｌｅｘＮｅｔ、ＶＧＧＮｅｔ 等）中全連接層替換為全卷積層，構(gòu)建像素級的語義分割網(wǎng)絡(luò)。這一創(chuàng)新使得ＦＣＮ 實現(xiàn)從像素到像素的準(zhǔn)確語義分割。ＰＳＰＮｅｔ［５］針對ＦＣＮ 在語義分割領(lǐng)域的問題進行改進，引入空間金字塔模塊，能夠提取圖像的上下文信息和多尺度信息，使得分割層能夠獲得更加豐富的全局上下文信息。這一改進有效降低了ＦＣＮ 中圖像類別誤分割的概率。Ｕ-Ｎｅｔ［６］也是基于ＦＣＮ 架構(gòu)的改進，采用Ｅｎｃｏｄｅｒ 和Ｄｅｃｏｄｅｒ 的Ｕ 型結(jié)構(gòu)以及ｓｋｉｐ-ｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的圖像處理問題中廣泛應(yīng)用。ＤｅｅｐＬａｂ 系列［７－１０］是谷歌團隊開發(fā)的基于ＣＮＮ 的語義分割模型。

毛萬菁等［１１］運用改進的Ｕ-Ｎｅｔ 語義分割模型，對草莓在不同病害情況下進行精準(zhǔn)分割。在編碼器部分引入ＣＮＮ-Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ 混合結(jié)構(gòu)，并在解碼器中采用雙路上采樣模塊，并以ｈａｒｄ-ｓｗｉｓｈ 激活函數(shù)取代ＲｅＬＵ 激活函數(shù)。使得模型在像素精度上達到９２．５６％ ，平均交并比（ｍｅａｎ Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ ｏｖｅｒ Ｕｎｉｏｎ，ｍＩｏＵ）達到８４． ９７％ ，超越了許多分割模型。在自動駕駛領(lǐng)域，楊奎河等［１２］提出了一種深度學(xué)習(xí)模型，架構(gòu)優(yōu)化基于ＹＯＬＯＳｅｇ 算法，ＭｏｂｉｌｅＮｅｔｖ３ 作為特征提取網(wǎng)絡(luò)，并引入路徑聚合網(wǎng)絡(luò)（Ｐａｔｈ Ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ Ｎｅｔ-ｗｏｒｋ，ＰＡＮｅｔ）融合各種尺度的特征圖。相較于過去的ＲｅｆｉｎｅＮｅｔ，該模型在分割速度每秒推理圖片張數(shù)（Ｆｒａｍｅｓ Ｐｅｒ Ｓｅｃｏｎｄ，ＦＰＳ）上提升了３５，同時交并比（Ｉｎ-ｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ ｏｖｅｒ Ｕｎｉｏｎ，ＩｏＵ）平均提高幅度達到４． ９％ 。

自ＦＣＮ 以來，深度學(xué)習(xí)在語義分割領(lǐng)域取得巨大進步，ＹＯＬＯ 系列模型以其端到端的快速和輕量性能力更是在工業(yè)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。尤其是ＹＯＬＯｖ５ 模型，取得了引人矚目的成就［１３－１６］。

１ ＹＯＬＯｖ８ 算法

目前ＹＯＬＯ 系列的ＳＯＴＡ 模型是ｕｌｔｒａｌｙｔｉｃｓ 公司于２０２３ 年發(fā)布的ＹＯＬＯｖ８。按照模型寬度和深度不同分為ＹＯＬＯｖ８ｎ、ＹＯＬＯｖ８ｓ、ＹＯＬＯｖ８ｍ、ＹＯＬＯｖ８ｌ、ＹＯＬＯｖ８ｘ 五個版本。本文改進的是ＹＯＬＯｖ８ｎ 模型。

ＹＯＬＯｖ８ 的Ｂａｃｋｂｏｎｅ 采用ＣＳＰＤａｒｋｎｅｔ 結(jié)構(gòu)，它是Ｄａｒｋｎｅｔ 的一種改進，引入ＣＳＰ 改善網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。ＣＳＰＤａｒｋｎｅｔ 把特征圖分為兩部分，一部分進行卷積操作，另一部分進行跳躍連接，在保持網(wǎng)絡(luò)深度的同時減少參數(shù)量和計算量，提高網(wǎng)絡(luò)效率。Ｎｅｃｋ 部分采用特征金字塔ＰＡＮｅｔ［１７］，通過自頂向下路徑結(jié)合和自底向上特征傳播進行多尺度融合。損失函數(shù)采用了ＣＩｏＵ［１８］。ＹＯＬＯｖ８ 的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖１ 所示。

２ 改進ＹＯＬＯｖ８ 算法

改進ＹＯＬＯｖ８ 算法主要有以下３ 點：① 在Ｂａｃｋ-ｂｏｎｅ 的最后２ 步分別添加坐標(biāo)注意力（Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ Ａｔ-ｔｅｎｔｉｏｎ，ＣＡ）機制模塊［１９］，用于捕獲圖像的全局空間信息；② 在Ｎｅｃｋ 中用雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（Ｂｉ-ｄｉｒｅｃ-ｔｉｏｎａｌ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｐｙｒａｍｉｄ Ｎｅｔｗｏｒｋ，ＢｉＦＰＮ）［２０］替換ＰＡＮｅｔ進行特征融合，并在原有基礎(chǔ)上增加一個分割層；③ 采用ＥＩｏＵ 損失函數(shù)替換ＣＩｏＵ 用于優(yōu)化模型。圖２ 是本文改進的ＹＯＬＯｖ８ 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

２． １ ＣＡ 注意力機制

為了準(zhǔn)確提取焊點的位置空間信息，本文在主干網(wǎng)絡(luò)的Ｃ２ｆ 和ＳＰＰＦ 之間引入ＣＡ 機制，更好地提取特征空間位置信息，達到精準(zhǔn)分割。ＣＡ 的實現(xiàn)過程如圖３ 所示。

ＣＡ 的操作過程分為空間信息嵌入和空間注意力生成兩部分，ＣＡ 模塊前半部分是空間信息嵌入，輸入為ｘ，分別沿水平和豎直方向?qū)斎胩卣鲌D計算一維平均池化進行全局信息提取，得到高度和寬度方向的２ 個特征圖：

ＣＡ 模塊的后半部分是空間注意力生成，連接由前半部分輸出具有全局感受野的２ 個特征圖并通過１×１ 卷積操作將維度變成原來的Ｃ ／ ｒ，批量歸一化后將得到的特征圖Ｆ１ 經(jīng)過Ｓｉｇｍｏｉｄ 函數(shù)得到形如１×（Ｗ＋Ｈ）×Ｃ ／ ｒ 的特征圖。

ｆ ＝ δ（Ｆ１（［ｚｈ ，ｚｗ ］））， （３）

式中：ｆ∈CＣ ／ ｒ ×（ｗ＋ｈ）表示空間信息的水平和垂直中間特征圖，ｒ 表示下采樣率，δ 表示非線性激活函數(shù)。

將ｆ 分成２ 個張量ｆ ｈ ∈CＣ ／ ｒ×Ｈ 和ｆ ｗ ∈CＣ ／ ｒ×Ｗ ，ｆ ｈ和ｆ ｗ 再分別通過１×１ 卷積得到和輸入ｘ 相同的通道數(shù)。

ｇｈ ＝ σ（Ｆｈ（ｆ ｈ ））， （４）

ｇｗ ＝ σ（Ｆｗ（ｆ ｗ ））。（５）

最后把空間信息加權(quán)進行融合，輸出如下：

ｙｃ（ｉ，ｊ） ＝ ｘｃ（ｉ，ｊ）× ｇｈｃ（ｉ）× ｇｗｃ（ｊ）。（６）

捕捉位置信息和通道信息，ＣＡ 相較于其他輕量級注意力機制表現(xiàn)出更出色的效果。

２． ２ ＢｉＦＰＮ 和分割層

本文用ＢｉＦＰＮ 替換ＹＯＬＯｖ８ 的ＰＡＮｅｔ 特征金字塔，二者網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對比如圖４ 所示。

和ＰＡＮｅｔ 單一的自頂向下和自底向上進行特征融合不同，ＢｉＦＰＮ 靈活地去掉只有一條輸入邊的點，因為輸入單一，對旨在融合不同特征的網(wǎng)絡(luò)貢獻很小。ＢｉＦＰＮ 在處于同一層的輸入節(jié)點和輸出節(jié)點之間額外添加一條邊，以在不增加成本情況下融合更多特征信息。和ＰＡＮｅｔ 只有一個雙向路徑不同，ＢｉＦＰＮ 將雙向路徑當(dāng)做一個特征網(wǎng)絡(luò)層，重復(fù)使用多次以實現(xiàn)更高層次特征融合，并通過ＮＡＳ 技術(shù)計算使用次數(shù)。

ＹＯＬＯｖ８ 本身有３ 個分割層，本文在原有基礎(chǔ)上額外添加１ 個分割層。通過添加額外的分割層，語義分割網(wǎng)絡(luò)可以進行更深層次的特征提取和語義表示，有助于提高分割網(wǎng)絡(luò)對圖像中細微特征和邊界的感知能力。多個分割層也可以引入更多的上下文信息，幫助網(wǎng)絡(luò)更好地理解圖像中的語義關(guān)系和全局結(jié)構(gòu)。

２． ３ ＥＩｏＵ 損失函數(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中，損失函數(shù)用來度量模型預(yù)測值與實際值之間的差異并做出相應(yīng)處理，優(yōu)秀的損失函數(shù)可以優(yōu)化模型性能和訓(xùn)練效果。ＥＩｏＵ損失函數(shù)［２１］計算如下：

式中：Ｃｗ 和Ｃｈ 表示覆蓋２ 個錨框的最小包圍框的寬度和高度，ｂ 和ｂｇｔ 表示預(yù)測框和目標(biāo)框的中心點，ρ 表示歐幾里得距離，Ｃ 表示覆蓋２ 個框的最小包圍框的對角線長度。

ＥＩｏＵ 引入平滑系數(shù)，在ＩｏＵ 接近閾值邊界時，匹配度得分更加平滑，避免ＩｏＵ 波動導(dǎo)致誤判，能更好地適應(yīng)不同大小目標(biāo)的評估，提高對小尺寸物體的檢測性能。因此本文采用ＥＩｏＵ 損失函數(shù)，獲得更具有精度和魯棒性的模型。

３ 實驗分析

３． １ 實驗環(huán)境

實驗使用的服務(wù)器配置和虛擬環(huán)境配置如表１所示。

３． ２ 數(shù)據(jù)集的采集

數(shù)據(jù)集來自ＰＣＢ 板的實際生產(chǎn)現(xiàn)場，使用ＸＲａｙ 設(shè)備進行采集。每張圖片的像素分辨率是１ ５３７ ｐｉｘｅｌ×１ ５３７ ｐｉｘｅｌ，共收集３ ６４７ 張產(chǎn)品圖片。從中選取具有代表性的５００ 張圖片用于模型訓(xùn)練。通過使用Ｐｙｔｈｏｎ 模塊進行隨機劃分，將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集３５０ 張、驗證集１００ 張和測試集５０ 張。為了確保算法的實際應(yīng)用性，訓(xùn)練集和驗證集中不包含相同的產(chǎn)品圖片。

３． ３ 評價指標(biāo)

語義分割常用評價指標(biāo)有Ｆ１-ｓｃｏｒｅ 和宏平均（ｍａｃｒｏ＿ａｖｅｒａｇｅ）、平均像素精度（ｍｅａｎ Ｐｉｘｅｌ Ａｃｃｕｒａ-ｃｙ，ｍＰＡ）、ｍＩｏＵ 等［２２］。焊錫的語義分割背景單一且類別不多，宏平均值并不作為本文模型評價重點，重點選ｍＰＡ 和ｍＩｏＵ 作為本文模型評價指標(biāo)。

像素精度（Ｐｉｘｅｌ Ａｃｃｕｒａｃｙ，ＰＡ）表示語義分割過程中正確分割像素個數(shù)占所有像素數(shù)的比值。ＰＡ的計算如下：

式中：ｔ 表示推理一張圖片需要的時間，單位ｍｓ。

３． ４ 實驗與結(jié)果分析

本文通過對比實驗，評估改進的ＹＯＬＯｖ８ｎ 算法與Ｕ-Ｎｅｔ、ＹＯＬＯＳｅｇ 和ＹＯＬＯｖ８ｎ 在分割性能方面的表現(xiàn)。本次實驗選擇０． ０１ 作為初始學(xué)習(xí)速率，批量樣本數(shù)設(shè)為４，并進行１５０ 次迭代（ｅｐｏｃｈ）。在模型訓(xùn)練過程中，使用在ＣＯＣＯ 數(shù)據(jù)集上經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的模型，并通過遷移學(xué)習(xí)優(yōu)化。

訓(xùn)練集用于模型的參數(shù)優(yōu)化，訓(xùn)練過程中通過輸入的數(shù)據(jù)和對應(yīng)的標(biāo)簽計算損失函數(shù)計算二者的差異，以最小化損失函數(shù)為目的進行參數(shù)優(yōu)化。訓(xùn)練集的損失曲線體現(xiàn)模型收斂速度和魯棒性。本文改進算法引入不同模塊與Ｕ-Ｎｅｔ、ＹＯＬＯＳｅｇ 和ＹＯＬＯｖ８ｎ 的訓(xùn)練集的損失函數(shù)對比如圖５ 所示。

驗證集用于ｅｐｏｃｈ 結(jié)束后性能評估和參數(shù)調(diào)優(yōu)，防止過擬合。參數(shù)調(diào)優(yōu)主要是超參數(shù)，通過選擇最佳的超參數(shù)值從而提高泛化能力等性能。其驗證集的損失函數(shù)對比如圖６ 所示。

通過ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＣＡ 和ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＥＩｏＵ 與ＹＯＬＯｖ８ｎ 損失曲線對比得出，算法引入ＣＡ 機制后對損失曲線的收斂程度有所促進，但是效果并不明顯。ＹＯＬＯｖ８ｎ 算法改用ＥＩｏＵ 損失函數(shù)，在訓(xùn)練過程收斂更快，總損失的降低也更加明顯。

通過ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＣＡ 和ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＥＩｏＵ 與ＹＯＬＯｖ８ｎ＋ＣＡ＋ＥＩｏＵ 損失曲線對比得出，同時引入ＣＡ 機制和ＥＩｏＵ 損失函數(shù)，對損失曲線的收斂程度是疊加的，模型訓(xùn)練的效果更好。

通過本文算法與ＹＯＬＯｖ８ｎ＋ＣＡ＋ＥＩｏＵ 損失曲線對比得出，引入ＣＡ 機制和ＥＩｏＵ 損失函數(shù)后，使用ＢｉＦＰＮ 或者ＰＡＮｅｔ，對損失曲線的起到的優(yōu)化效果相差不大。得出用ＢｉＦＰＮ 替換ＰＡＮｅｔ 并不會惡化損失曲線的收斂。但是ＢｉＦＰＮ 會提高邊緣信息的提取能力和模型的泛化能力。

表２ 為不同算法和ＹＯＬＯｖ８ｎ 引入不同模塊的檢測精度對比，可以看出，ＹＯＬＯｖ８ｎ 的檢測精度高于ＵＮｅｔ 和ＹＯＬＯＳｅｇ 模型。ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＣＡ 和ＹＯＬＯｖ８ｎ＋ ＥＩｏＵ 對精度有一定程度提高，而且ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＣＡ ＋ ＥＩｏＵ 達到了更高的精度。ＹＯＬＯｖ８ｎ＋ＣＡ＋ＥＩｏＵ＋ＢｉＦＰＮ＋分割層與ＹＯＬＯｖ８ｎ＋ＣＡ＋ＥＩｏＵ 相比，ｍＰＡ 和ｍＩｏＵ 有所提升但增幅效果不顯著，甚至ＦＰＳ 降低２。但是由圖７ 的焊點分割泛化能力對比結(jié)果來看，ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＣＡ ＋ＥＩｏＵ＋ＢｉＦＰＮ＋分割層的泛化能力最好，綜合考慮選擇ＹＯＬＯｖ８ｎ ＋ ＣＡ ＋ ＥＩｏＵ ＋ ＢｉＦＰＮ ＋ 分割層的模型。

由圖７ 可以看出，圖７（ｂ）和圖７（ｃ）在焊點區(qū)域和背景區(qū)域像素值相近時存在個別像素分類錯誤，即對焊點像素存在分割遺漏，模型的魯棒性不佳。圖７（ｅ）和圖７（ｆ）對于３ 個或更多焊點存在橋接時的分割效果存在橋接遺漏問題。圖７ （ｂ）、圖７（ｃ）和圖７ （ｄ）對于焊點邊緣分割效果均存在“一刀切”現(xiàn)象，即對于焊點細節(jié)分割魯棒性和表征能力較差。

針對以上模型存在的不足，本文基于ＹＯＬＯｖ８ｎ模型加入ＣＡ 機制，從而解決個別像素分類錯誤的問題。使用ＢｉＦＰＮ 和增加分割層，解決３ 個或更多焊點存在橋接時的橋接遺漏問題，其對于焊點邊緣信息分割更加準(zhǔn)確并有更好泛化能力。采用ＣＡ 機制和ＥＩｏＵ 損失函數(shù)，從而避免ＩｏＵ 波動導(dǎo)致誤判，提高模型精度。如表２ 所示相應(yīng)的ｍＰＡ、ｍＩｏＵ 和ＦＰＳ等參數(shù)均得到提升。本文算法相較于Ｕ-Ｎｅｔ、ＹＯＬＯＳｅｇ 和ＹＯＬＯ８ｎ 而言，ｍＰＡ 提高７． ２％ 、１０． ４８％和２． ９６％ ，ｍＩｏＵ 提高５． ８２％ 、１０． ４８％ 和５． ４２％ ，ＦＰＳ 提高９、１２ 和６。通過使用相同數(shù)據(jù)集進行對比實驗，證明了本文算法分割效果最好。

４ 結(jié)束語

針對本文所收集的產(chǎn)品，進行了焊錫語義分割實驗?；冢伲希蹋希觯福?的模型，本文通過在Ｂａｃｋｂｏｎｅ中引入ＣＡ 機制，提取各個焊點的全局位置信息，從而實現(xiàn)對焊點的精準(zhǔn)分割。另外，通過采用ＥＩｏＵ 損失函數(shù)，提高模型的精度，增強其魯棒性。最后使用ＢｉＦＰＮ 金字塔增強邊緣信息的提取能力并提高模型泛化能力。通過與幾個經(jīng)典的語義分割模型進行對比實驗得出結(jié)論，本文改進算法的ｍＰＡ 達到９０． ３７％ 、ｍＩｏＵ 達到８３． ７６％ 、ＦＰＳ 達到４３。實驗結(jié)果表明，本文算法優(yōu)于目前主流的語義分割模型Ｕ-Ｎｅｔ、ＹＯＬＯＳｅｇ 和ＹＯＬＯｖ８ｎ，但是檢測速度并沒有優(yōu)勢，在未來研究中可以對模型進一步改進。如使用深度可分離卷積減少模型參數(shù)量或者使用輕量型的骨干網(wǎng)絡(luò)等。

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作者簡介

盧子冊 男，（１９９７—），碩士研究生。主要研究方向：計算機視覺、圖像處理和語義分割。

劉小芳 女，（１９６９—），博士，教授。主要研究方向：智能信息處理、模式識別和數(shù)據(jù)挖掘等。

王德偉 男，（１９９８—），碩士研究生。主要研究方向：圖像處理。