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2025-03-10 发布于广东
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基于特征融合和注意力机制的裂缝分割网络研究.docx

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基于特征融合和注意力机制的裂缝分割网络研究

一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

研究背景及意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

3.1特征融合技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

3.2注意力机制研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

3.3裂缝分割网络设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

论文组织结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

二、相关理论及技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

特征融合理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

注意力机制理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

深度学习相关理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

图像分割技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

三、特征融合技术研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

特征融合方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

特征提取与选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

特征融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

特征融合效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

四、注意力机制研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

注意力机制原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

注意力机制在深度学习中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

注意力机制在裂缝分割中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

五、基于特征融合和注意力机制的裂缝分割网络设计．．．．．．．．．．．．20

网络架构设计思路．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

网络结构细节分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

网络训练与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

六、实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

实验数据集及预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

实验方法与步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

对比实验及结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

研究不足之处及改进建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

对未来研究的展望与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

一、内容综述

在当前的研究领域中，裂缝分割一直是计算机视觉领域的热点问题之一。传统的裂缝分割方法主要依赖于手工设计的特征来识别裂缝，这种方法虽然能够取得一定的效果，但其鲁棒性和泛化能力有限。为了克服这一不足，许多学者开始探索更加智能化的方法。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的裂缝分割模型逐渐成为主流。这些模型利用卷积神经网络（CNN）的强大表征能力和迁移学习的优势，能够在复杂的图像环境中准确地提取裂缝相关的