《 基于多尺度和注意力机制融合的语义分割模型研究》范文.docx

《基于多尺度和注意力机制融合的语义分割模型研究》篇一

一、引言

随着深度学习技术的不断发展，语义分割作为计算机视觉领域的重要任务之一，已经得到了广泛的应用。语义分割旨在将图像中的每个像素分配一个标签，以实现图像的精细分割。然而，由于图像中存在多尺度、多层次的信息，传统的语义分割模型往往难以准确地进行分割。因此，本文提出了一种基于多尺度和注意力机制融合的语义分割模型，旨在提高语义分割的准确性和鲁棒性。

二、相关工作

语义分割的研究已经取得了许多进展，如FCN、DeepLab等经典模型的出现，都为后续研究提供了基础。这些模型通过融合多尺度信息和注意力机制等方法，提高了语义分割的准确性和鲁棒性。然而