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图书馆在架图书书脊与标签实例分割方法研究

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  • 万方数据
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准确获取图书信息是智能化管理图书的关键,为实现在架图书书脊和书脊底部标签的精确分割,本研究在SparseInst基础上提出增强编码器实例分割模型EE-SparseInst.该模型使用特征选择对齐模块将特征图对齐并融合,以减少边界信息损失,使用边界解析模块增强相邻书脊边缘处的语义表示,提高掩码的分割质量.建立在架图书图像数据集,数据集包含2253张图像和标注信息.结果表明,EE-SparseInst平均精确率达到80.81％,相较于CenterMask、SOLOv2、PolarMask和SparseInst 4种主流锚框自由式实例分割方法分别提高了7.57％、20.07％、10.50％、0.74％.
Research on Instance Segmentation Method between Spine and Label of Library Books on Shelf

instance segmentationbook segmentationfeature alignmentboundary enhancement

尤永鹏、董峦、尹书林、李佳航、艾里亚尔·阿不都克里木

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新疆农业大学计算机与信息工程学院,乌鲁木齐 830052

新疆农业大学图书馆,乌鲁木齐 830052

实例分割 图书分割 特征对齐 边界增强

2023

10.20088/j.cnki.jxau.2023.02.008

新疆农业大学学报
新疆农业大学

新疆农业大学学报

影响因子：0.599
ISSN：1007-8614
年,卷(期)：2023.46(2)
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