真实场景水下语义分割方法及数据集

作     者：马志伟 李豪杰 樊鑫 罗钟铉 李建军 王智慧 MA Zhiwei;LI Haojie;FAN Xin;LUO Zhongxuan;LI Jianjun;WANG Zhihui

作者机构：大连理工大学国际信息与软件学院大连116621 杭州电子科技大学计算机学院杭州310018 

基　　金：国家自然科学基金(61976038 61932020 61772108 U1908210) 

出 版 物：《北京航空航天大学学报》 (Journal of Beijing University of Aeronautics and Astronautics)

年 卷 期：2022年第48卷第8期

页      码：1515-1524页

摘      要：随着水下生物抓取技术的不断发展,高精度的水下物体识别与分割成为了挑战。已有的水下目标检测技术仅能给出物体的大体位置,无法提供物体轮廓等更加细致的信息,严重影响了抓取效率。为了解决这一问题,标注并建立了真实场景水下语义分割数据集DUT-USEG,该数据集包含6617张图像,其中1487张具有语义分割和实例分割标注,剩余5130张图像具有目标检测框标注。基于该数据集,提出了一个关注边界的半监督水下语义分割网络(US-Net),该网络通过设计伪标签生成器和边界检测子网络,实现了对水下物体与背景之间边界的精细学习,提升了边界区域的分割效果。实验表明:所提方法在DUT-USEG数据集的海参、海胆和海星3个类别上相较于对比方法提升了6.7%,达到了目前最好的分割精度。

主 题 词：水下生物抓取 语义分割 半监督学习 弱监督学习 边界检测 

学科分类：081104[081104] 08[工学] 081201[081201] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13700/j.bh.1001-5965.2021.0527

馆 藏 号：203114080...