摘要
本发明公开了一种融入CBAM的残差铝合金微观图像信息识别方法及模型,包括对采集的微观组织图像进行灰度化处理,形成铝合金微观组织图像数据集;对铝合金微观组织进行网络搭建,构建残差网络模型ResUNet,在残差网络模型ResUNet中的解码器部分添加注意力机制模型CBAM构建出铝合金微观组织分割模型,将铝合金微观组织图像数据集输入铝合金微观组织分割模型进行训练,获得训练后的铝合金微观组织分割模型ResUNet_CBAM;将待分割铝合金微观组织图像输入训练后的铝合金微观组织分割模型进行识别处理,得到铝合金微观组织分割结果。本发明在UNet网络中融入残差模块以及通道和空间注意力机制,从而增强铝合金微观组织的细节特征,改善铝合金微观组织语义分割的精度。
技术关键词
图像信息识别方法
组织图像数据
残差网络模型
残差结构
解码器
引入注意力机制
编码器
Sigmoid函数
通道注意力机制
上采样
模块
多尺度特征融合
深度学习框架
系统为您推荐了相关专利信息
分割方法
轻量级卷积神经网络
分支
注意力机制
融合特征
卷积模块
CT采集系统
特征提取模块
射线源
探测器
配准系统
图像重建
图像采集模块
变分自动编码器
损失函数设计
预测模型优化方法
随机噪声
机器学习方法
数据
编码器