基于改进Unet的矿石图像分割

来源：电子测量技术杂志2023年第21期北京时间：

作者：曾中华，曹东

单位：1.河南理工大学物理与电子信息学院 焦作 454000;2.无锡东如科技有限公司工业智能研究院 无锡 214000

摘要：为了应对矿产领域的矿石识别困难、识别设备成本高等问题提出了改进的Unet矿石图像分割算法，首先对EfficientNetV2加以改造作为模型的主干网络提取矿石特征；其次，引入MBconv模块作为解码器中的基本模块，加强特征提取能力；采用CA注意力模块替换SE注意力模块，保留更多空间位置信息；最后使用滤波器响应归一化(FRN）层替换常用的批量归一化(BN)层，避免模型性能受批量大小的影响。基于FeM和Cu数据集实验结果表明，PA分别为96.58%和95.39%，Miou分别为92.8%和90.43%，F1_score分别为95.15%和93.47%，Efficient_unet模型参数相比Unet减少了60.4%，推理速度提升了19.23%，可达21.7 fps，所提模型在精度和速率方面均优于现有经典分割模型，同时表现出良好的泛化性能。

关键词：Unet;EfficientNetV2;矿石图像分割;注意力;滤波器响应归一化