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本发明公开了一种基于深度学习的并行多尺度注意力机制语义分割方法，首先对图像数据集进行预处理，提高模型的分割精度及其鲁棒性。以对第五层卷积层进行调整后的ResNet‑50为基础，再通过接在基网络的顶部的并行多尺度注意力模块用来聚合多尺度语义信息。最后通过双线性上采样恢复图像尺寸。本发明在原来每个并行的五个大小不同的卷积核得到的特征图后面增加了一个相似度EDS模块。通过添加这种注意力机制，增强五个并行膨胀卷积得到的特征图中的重要语义信息，抑制次要语义信息。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112233129 A
(43)申请公布日 2021.01.15
(21)申请号 202011128413.X
(22)申请日 2020.10.20
(71)申请人 湘潭大学
地址 41
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