基于改进Mask R-CNN的非结构环境小目标语义分割算法
所屬分類：技术论文
上傳者：wwei
文檔大?。?span>3982 K
標簽： 语义分割 注意力机制 Mask R-CNN
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文檔介紹：计算机视觉对于小目标物体语义识别在非结构环境下有着较好的工程应用前景，但由于小目标零部件结构多变、样本少、环境复杂，传统方法对小目标分割识别的准确率较低。针对此问题，设计了一种基于注意力机制的Mask R-CNN改进模型。在原网络结构的基础上将FNP与融合注意力模块相结合，提出了一种A-FNP模块。以空间卫星作为非结构环境实验场景，对卫星帆板以及爆炸螺栓进行实验。实验结果表明，该方法对卫星帆板及其零部件的识别准确率提高了5.36％，相较于原模型优势显著。
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