TY - Jour A2 - 江，易张奥 - 方，杰奥 - 周，清比奥 - 王，Shuxia PY - 2021DA - 2021/06/11 TI - 基于U-Net网络SP的核图像分割技术 -1892497 VL - 2021 AB - 解决小核图像分割中传统神经网络的粗糙边缘和分割精度不佳的问题，提出了一种基于U-Net网络的核图像分割技术。首先，U-Net网络用于对核图像进行分割，该核图像将频道维度中的特征图像缝合以实现特征融合，并且跳过结构用于组合低电平和高级功能。然后，提出了子区域平均池来改善注意力模块中的全局平均池，并且设计注意力信道扩展模块以提高图像分割的准确性。最后，改进的注意模块集成到U网络网络中，以实现核图像的准确分割。基于Python平台，实验结果表明，所提出的分割技术可以实现快速收敛，联盟（Miou）的平均交叉口为85.02％，比其他比较技术更好，具有良好的应用前景。SN - 1058-9244 UR - https://doi.org/10.1155/2021/1892497 Do - 10.1155 / 2021/1892497 JF - 科学编程PB - Hindawi Kw - ER -