[发明专利]一种基于深度学习的在SEM/TEM图像中纳米颗粒分割方法在审
| 申请号： | 202210348165.2 | 申请日： | 2022-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN116935380A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 王卓;孙志坚 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 主分类号： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/09 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 周宇 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的在SEM/TEM图像中纳米颗粒分割方法。分割方法采用一个基于Deeplabv3+的改进轻量化纳米颗粒分割网络用于分割纳米颗粒和去除SEM/TEM图像的复杂背景。轻量化纳米颗粒分割网络通过使用空洞卷积改进的轻量化主干，轻量化空洞空间池化金字塔，双注意力机制等三个方面措施改进提高了纳米颗粒分割的准确性和实时性。本发明提出的方法可以易于在嵌入式设备上部署并且实现在有严重背景干扰，极小纳米颗粒目标和稠密纳米颗粒的SEM/TEM图片中实现大多数种类纳米颗粒材料分割，具有良好的鲁棒性和普适性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 sem tem 图像 纳米 颗粒 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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