基于可变形梯度卷积网络的浮选泡沫图像分割方法及系统

本发明公开了一种基于可变形梯度卷积网络的浮选泡沫图像分割方法及系统，S1：获取浮选泡沫图像数据构建数据集，将数据集划分为训练集、验证集和测试集；S2：构建基于可变形梯度卷积网络的图像分割模型；S3：将训练集输入基于可变形梯度卷积网络的图像分割模型中训练得到训练好的基于可变形梯度卷积网络的图像分割模型；S4：将待预测的浮选泡沫图像输入训练好的基于可变形梯度卷积网络的图像分割模型得到浮选泡沫图像分割结果。本发明构建了可变形梯度卷积网络，以引导网络从梯度中学习信息，结合有效的损失函数，使得网络在浮选泡沫数据集上表现出优于其他同类模型的能力，为图像边缘分割领域提供了全新的解决方案。