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基于注意力机制非静态网络的图像语义分割算法
1
作者
陈孝如
《电脑编程技巧与维护》
2022年第5期143-145,共3页
在深入分析了Deeplabv3+算法中,不同类别分割精度有明显的差异,把多分类模型拆分成多个二分类模型,有助于理解某个类别的细节。针对上述情况设计了下列实验方案:(1)整合处理多个二分类模型;(2)依托权值法融合多分离及二分类模型。实验...
在深入分析了Deeplabv3+算法中,不同类别分割精度有明显的差异,把多分类模型拆分成多个二分类模型,有助于理解某个类别的细节。针对上述情况设计了下列实验方案:(1)整合处理多个二分类模型;(2)依托权值法融合多分离及二分类模型。实验结果证实,第(2)种融合方法能更好地分割不同类别的细节特征,提高图像分割效果。
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关键词
注意力机制
图像语义分割算法
非
静态
网络
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职称材料
题名
基于注意力机制非静态网络的图像语义分割算法
1
作者
陈孝如
机构
广州软件学院
出处
《电脑编程技巧与维护》
2022年第5期143-145,共3页
基金
广东省教育厅2021年度普通高校特色创新科研项目(2021KTSCX160)
教育部产学合作协同育人项目-基于区块链技术的数据存储安全机制的研究(项目编号:202002238009)
+1 种基金
广软-深圳览众实习基地(项目编号:SXJD20210102)
2021校级质量工程项目程序设计类课程群教学团队(JXTD202104)。
文摘
在深入分析了Deeplabv3+算法中,不同类别分割精度有明显的差异,把多分类模型拆分成多个二分类模型,有助于理解某个类别的细节。针对上述情况设计了下列实验方案:(1)整合处理多个二分类模型;(2)依托权值法融合多分离及二分类模型。实验结果证实,第(2)种融合方法能更好地分割不同类别的细节特征,提高图像分割效果。
关键词
注意力机制
图像语义分割算法
非
静态
网络
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于注意力机制非静态网络的图像语义分割算法
陈孝如
《电脑编程技巧与维护》
2022
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