[发明专利]一种基于深度学习的注意力机制的语义分割的方法在审
| 申请号： | 202011194569.8 | 申请日： | 2020-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN112287940A | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 王晓华;李志正;张蕾;王文杰 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 涂秀清 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的注意力机制的语义分割的方法，具体步骤按照以下实施；首先获取标准数据集预处理；然后将标准数据集图像信息存储并导入深度神经网络模型中，具体框架采用DeepLabv3+图像语义分割网络，将MS‑CAM模型与DeepLabv3+结合，解决尺度不一致问题，利用AFF模块解决上下文集合和初始集合融合问题，将MS‑CAM模块嵌入到AFF或者多次迭代的iAFF模块，解决语义特征融合和尺度不一致问题具有良好的效果。本发明在DeepLabv3+图像语义分割技术下，使用尺度不同的两个分支来提取通道注意力权重，达到因尺度变化和小物体而引起的识别问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 注意力 机制 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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