[发明专利]基于特征注意力和子上采样的实例分割方法和装置有效
| 申请号： | 201910815017.5 | 申请日： | 2019-08-30 |
| 公开（公告）号： | CN110532955B | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 雷蕾;田佳豪;王敏杰;徐颖;周昊宇;肖江剑 | 申请（专利权）人： | 中国科学院宁波材料技术与工程研究所 |
| 主分类号： | G06V40/00 | 分类号： | G06V40/00;G06V10/25;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京利丰知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32256 | 代理人： | 王茹 |
| 地址： | 315201 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种基于特征注意力和子上采样的实例分割方法，该方法包括：获取待分割的原始图像；通过特征全局网络在原始图像中进行特征图提取，并在特征图中确定兴趣区域，特征全局网络包括注意力模块；从特征图中对齐提取兴趣区域；对提取的兴趣区域进行分类，并利用子像素上采样对提取的兴趣区域生成分割掩码，以实现对原始图像的实例分割。本发明的优点包括通过在特征图提取时加入注意力模块，可以在最大池化和平均池化操作后，应用通道变换删除冗余信息和融合信息，提高图像特征向量的有效性，同时，联合子像素上采样的方式，在不损失速度的情况下提高了实例分割中分割和检测的准确性，且占用内存并不增加。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 注意力 采样 实例 分割 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征注意力和子上采样的实例分割方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待分割的原始图像；/n通过特征全局网络在所述原始图像中进行特征图提取，并在所述特征图中确定兴趣区域，所述特征全局网络包括注意力模块；/n从所述特征图中对齐提取所述兴趣区域；/n对所述提取的兴趣区域进行分类，并利用子像素上采样对所述提取的兴趣区域生成分割掩码，以实现对所述原始图像的实例分割。/n
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