【摘 要】
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为了满足数字化车间中生产制造实时的需求，提出一种同时满足准确性与实时性的多金字塔池化轻量级语义分割网络（Multi Pyramid Pooling Segmentation Network，MPPSNet），旨在实现数字化车间目标的语义分割。MPPSNet网络以改进MobileNetv2作为编码器，能有效减少网络的参数量，提高整体网络运行的实时性；以多金字塔池化网络作为解码器，融合多层特征信息，提
【机 构】
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成都理工大学核技术与自动化工程学院
【基金项目】
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四川省科技计划重点研发资助项目（2020YFG0179）；
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为了满足数字化车间中生产制造实时的需求，提出一种同时满足准确性与实时性的多金字塔池化轻量级语义分割网络（Multi Pyramid Pooling Segmentation Network，MPPSNet），旨在实现数字化车间目标的语义分割。MPPSNet网络以改进MobileNetv2作为编码器，能有效减少网络的参数量，提高整体网络运行的实时性；以多金字塔池化网络作为解码器，融合多层特征信息，提高网络的准确性。经过测试，MPPSNet在公开数据集VOC2012上的效果优于FCN8与BiSeNet，基于自建的车间目标语义分割数据集，对人、机床、移动机器人等三类车间目标检测的平均交并比（Mean Intersection over Union， MIoU）指标达到71.8%，整个网络的参数量为2.55M，能够满足数字化车间目标图像实时准确分割的需要。
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