| 基于改進Mask R-CNN的非結構環境小目標語義分割算法 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：3982 K | |
| 標簽： 語義分割 注意力機制 Mask R-CNN | |
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| 文檔介紹：計算機視覺對于小目標物體語義識別在非結構環境下有著較好的工程應用前景，但由于小目標零部件結構多變、樣本少、環境復雜，傳統方法對小目標分割識別的準確率較低。針對此問題，設計了一種基于注意力機制的Mask R-CNN改進模型。在原網絡結構的基礎上將FNP與融合注意力模塊相結合，提出了一種A-FNP模塊。以空間衛星作為非結構環境實驗場景，對衛星帆板以及爆炸螺栓進行實驗。實驗結果表明，該方法對衛星帆板及其零部件的識別準確率提高了5.36％，相較于原模型優勢顯著。 | |
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