![](/images/graphics-bg.png)
Semantic Segmentation under a Complex Background for Machine Vision Detection Based on Modified UPerNet with Component Analysis Modules
المؤلفون المشاركون
Huang, Jian
Liu, Guixiong
Wang, Bodi
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-13، 13ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-12
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
13
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Semantic segmentation with convolutional neural networks under a complex background using the encoder-decoder network increases the overall performance of online machine vision detection and identification.
To maximize the accuracy of semantic segmentation under a complex background, it is necessary to consider the semantic response values of objects and components and their mutually exclusive relationship.
In this study, we attempt to improve the low accuracy of component segmentation.
The basic network of the encoder is selected for the semantic segmentation, and the UPerNet is modified based on the component analysis module.
The experimental results show that the accuracy of the proposed method improves from 48.89% to 55.62% and the segmentation time decreases from 721 to 496 ms.
The method also shows good performance in vision-based detection of 2019 Chinese Yuan features.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Huang, Jian& Liu, Guixiong& Wang, Bodi. 2020. Semantic Segmentation under a Complex Background for Machine Vision Detection Based on Modified UPerNet with Component Analysis Modules. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197413
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Huang, Jian…[et al.]. Semantic Segmentation under a Complex Background for Machine Vision Detection Based on Modified UPerNet with Component Analysis Modules. Mathematical Problems in Engineering No. 2020 (2020), pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197413
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Huang, Jian& Liu, Guixiong& Wang, Bodi. Semantic Segmentation under a Complex Background for Machine Vision Detection Based on Modified UPerNet with Component Analysis Modules. Mathematical Problems in Engineering. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-13.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1197413
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1197413
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)