【摘 要】
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材料微观组织结构表征是成分-工艺-组织-性能内禀关系研究中的重要环节。通常采用图像技术对材料显微组织图像进行处理和分析是获取材料微观组织结构特征的主要途径。本文针对材料组织图像分割任务,提出了一种基于深度学习和区域感知的图像分割方法。通过将形状信息作为约束条件引入深度学习的损失函数中,驱使网络在训练过程中更加关注分割目标的形状特征,提升准确度。实验结果表明,本文提出的加权损失函数在4种基线模型上的
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材料微观组织结构表征是成分-工艺-组织-性能内禀关系研究中的重要环节。通常采用图像技术对材料显微组织图像进行处理和分析是获取材料微观组织结构特征的主要途径。本文针对材料组织图像分割任务,提出了一种基于深度学习和区域感知的图像分割方法。通过将形状信息作为约束条件引入深度学习的损失函数中,驱使网络在训练过程中更加关注分割目标的形状特征,提升准确度。实验结果表明,本文提出的加权损失函数在4种基线模型上的性能均超过9种经典的损失函数加权方法。
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