[发明专利]基于多尺度双注意力机制和全卷积神经网络的叶分割方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度双注意力机制和全卷积神经网络的分割系统，包括特征提取主干网络，特征金字塔网络,语义分割网络，目标检测器，系数预测器和融合模块，其中语义分割网络包括第一卷积层，注意力模块和第二卷积层，其中：特征提取主干网络是VoVNet57网络，用于提取训练集图像和测试集图像的特征并发送给特征金字塔网络；特征金字塔网络用于进行同级特征图融合以得到P3‑P7特征图；经过特征金字塔融合网络得到的P3‑P7特征图输入到FCOS目标检测器，并由目标检测器逐像素生成建议框类别及其位置，并对所述建议框进行Soft NMS操作以获取最终的检测框；系数预测器对所述检测框进行实例信息的权值预测以生成与检测框相对应的实例比重；语义分割网络用于将经过特征金字塔融合网络得到的P3‑P6特征图处理后产生4个分割图；融合模块处理用于将4个分割图与检测框叠加并与相对应的实例比重输出最终的分割图。