【摘 要】
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由于火焰分割数据集欠缺,经典语义分割模型在火焰分割的研究应用面小,模型对比实验不充分.针对这些问题,在构建火焰分割数据集的基础上,选用在公开数据集中表现良好的4种语义分割模型和2种骨干网络进行训练和测试,并在不同的应用场景下进行对比实验及分析.实验结果表明,U-Net模型在火焰分割领域取得了较好的效果,其中U-Net+Resnet50模型的综合效果最佳,U-Net+Mobilenet V2模型综合效果略差,但运行速度更快.
【机 构】
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中国矿业大学(北京),北京100083
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由于火焰分割数据集欠缺,经典语义分割模型在火焰分割的研究应用面小,模型对比实验不充分.针对这些问题,在构建火焰分割数据集的基础上,选用在公开数据集中表现良好的4种语义分割模型和2种骨干网络进行训练和测试,并在不同的应用场景下进行对比实验及分析.实验结果表明,U-Net模型在火焰分割领域取得了较好的效果,其中U-Net+Resnet50模型的综合效果最佳,U-Net+Mobilenet V2模型综合效果略差,但运行速度更快.
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