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一种应用于语义分割的软加权多阶段网络模型[发明专利]

专利名称：一种应用于语义分割的软加权多阶段网络模型专利类型：发明专利

发明人：苗启广，林鸿凯，刘向增，宋建锋，刘如意，卢子祥，赵博程，郗岳，马卓奇

申请号：CN202210145456.1

申请日：20220217

公开号：CN114565757A

公开日：

20220531

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种应用于复杂场景下的语义分割网络模型，采用空洞变换特征金字塔模块与阶段性特征注意力模块组成软加权多阶段特征网络，其中，空洞变换特征金字塔模块，利用空洞空间金字塔池化和自适应变换函数分别作为模块中深层与浅层阶段性特征的变换函数，扩大网络整体的感受野更好的提取大尺度目标的特征和全局信息；阶段性特征注意力模块，用于在不同阶段的特征上提取对多尺度目标的不同关注程度，从而有效地保存了不同阶段具有辨识度的特征。空洞变换特征金字塔模块相比于特征金字塔模块能从多阶段更好的提取尺度差异过大的目标特征。阶段性特征注意力模块能在不同阶段的特征上提取对多尺度目标的不同关注程度。

申请人：西安电子科技大学

地址：710071 陕西省西安市太白南路2号

国籍：CN

代理机构：西安恒泰知识产权代理事务所

代理人：李郑建

本文发布于:2024-09-20 21:29:33，感谢您对本站的认可！

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