基于改進Mask R-CNN的非結構環(huán)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?。?span>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(huán)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(huán)境復雜，傳統(tǒng)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(wǎng)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(wèi)星作為非結構環(huán)境實驗場景，對衛(wèi)星帆板以及爆炸螺栓進行實驗。實驗結果表明，該方法對衛(wèi)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(yōu)勢顯著。
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