| 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 | |
| 文檔大小：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：計算機(jī)視覺對于小目標(biāo)物體語義識別在非結(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)方法對小目標(biāo)分割識別的準(zhǔn)確率較低。針對此問題，設(shè)計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)境實驗場景，對衛(wèi)星帆板以及爆炸螺栓進(jìn)行實驗。實驗結(jié)果表明，該方法對衛(wèi)星帆板及其零部件的識別準(zhǔn)確率提高了5.36％，相較于原模型優(yōu)勢顯著。 | |
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