基于改進(jìn)Mask R-CNN的非結(jié)構(gòu)環(huán)境小目標(biāo)語義分割算法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>3982 K
標(biāo)簽： 語義分割 注意力機(jī)制 Mask R-CNN
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文檔介紹：計(jì)算機(jī)視覺對(duì)于小目標(biāo)物體語義識(shí)別在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下有著較好的工程應(yīng)用前景，但由于小目標(biāo)零部件結(jié)構(gòu)多變、樣本少、環(huán)境復(fù)雜，傳統(tǒng)方法對(duì)小目標(biāo)分割識(shí)別的準(zhǔn)確率較低。針對(duì)此問題，設(shè)計(jì)了一種基于注意力機(jī)制的Mask R-CNN改進(jìn)模型。在原網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上將FNP與融合注意力模塊相結(jié)合，提出了一種A-FNP模塊。以空間衛(wèi)星作為非結(jié)構(gòu)環(huán)境實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景，對(duì)衛(wèi)星帆板以及爆炸螺栓進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)衛(wèi)星帆板及其零部件的識(shí)別準(zhǔn)確率提高了5.36％，相較于原模型優(yōu)勢(shì)顯著。
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