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研究了羊骨架图像生成技术与基于ICNet的羊骨架图像实时语义分割方法。通过DCGAN、Sin GAN、Big GAN3种生成对抗网络生成图像效果对比,优选Big GAN作为羊骨架图像生成网络,扩充了羊骨架图像数据量。在此基础上,将生成图像与原始图像建立组合数据集,引入迁移学习训练ICNet,并保存最优模型,获取该模型对羊骨架脊椎、肋部、颈部的分割精度、MIoU以及单幅图像平均处理时间,并以此作为羊骨架图像语义分割效果的评判标准。结果表明,最优模型对羊骨架3部位分割精度和MIoU分别为93.68%、9