基于U2—DSCNet植物葉片分割方法研究

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摘要：為提高復雜背景情況下植物葉片分割算法精度、效果以及減少卷積計算量，提出一種改進的U2—Net語義分割模型U2—DSCNet。該模型基于U2—Net的RSU殘差結(jié)構(gòu)引入深度可分離卷積，采用DSC—RSU殘差模塊替代U2—Net的RSU單元，得到改進的U2—Net語義分割模型U2—DSCNet。模型由編碼器、解碼器、特征融合3部分構(gòu)成，編碼器有6層編碼模塊（En_1～En_6），解碼器有5層解碼模塊（De_1～De_5），接著對5個解碼器輸出的圖進行特征融合，得到融合不同尺度語義信息的特征圖來用于模型訓練。（剩余10843字）