[发明专利]一种基于多尺度多级注意力机制的图像语义分割方法有效
| 申请号： | 202010030667.1 | 申请日： | 2020-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN111210432B | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 许海霞;黄云佳;刘用;周维;王帅龙 | 申请（专利权）人： | 湘潭大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06T3/40;G06T3/60;G06V10/52;G06V10/25;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 411105 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度多级注意力机制的图像语义分割方法。本发明包括以下步骤：1、对图像和真实标签图进行数据预处理。2、建立多尺度注意力机制模型的神经网络结构，进行图像特征提取及融合。3、建立多级注意力机制模型的神经网络结构，进行多级图像的特征融合。4、模型训练，利用反向传播算法训练神经网络参数，直到网络收敛。本发明一种针对图像语义分割的神经网络模型，特别是提出了一种在多尺度上提取图像自身注意力信息的统一建模方法，以及在多级层面上进行不同级图像特征融合的网络结构，并且获得了在语义分割领域较好的分割效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 多级 注意力 机制 图像 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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