基于多尺度特征和上下文注意力的实例分割方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202210333902.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114693930A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114693930A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06V10/26（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 牛玉贞;甘伟泽;林晓锋 | 申请（专利权）人 | 福州大学 |
| 代理机构 | 福州元创专利商标代理有限公司 | 代理人 | - |
| 地址 | 350108福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于多尺度特征和上下文注意力的实例分割方法及系统，该方法包括以下步骤：对训练集中图像进行包括数据增强和标准化处理的数据预处理；构建多尺度特征融合和上下文注意力聚合模块，以利用金字塔结构加强特征表示，并聚焦金字塔特征图中的小目标物体；构建基于多尺度特征融合和上下文注意力聚合的实例分割网络；利用训练集中图像对实例分割网络进行训练，生成实例分割结果并计算损失函数，反向传播优化整个网络的参数，得到训练好的实例分割网络；将待处理图像输入训练好的实例分割网络，得到实例分割结果。该方法及系统不仅能够提高大目标和中等目标的分割精度，同时也聚焦小目标物体，提升小目标的分割性能。 |
