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申请/专利权人：青海大学
摘要：本发明涉及一种基于改进Mask2Former的草地退化指示草种的分割方法，包括无人机拍摄视频影像、逐帧截取、图片裁剪、使用Labelme软件进行标注、使用SwinTransformer作为主干网络，使用改进Mask2Former分割网络对草地退化指示草种‑披针叶黄华进行语义分割，以披针叶黄华的IoU和Acc作为评估指标五个步骤。本发明通过FFAM模块既提升了网络的分割能力，又对query的初始化进行指导并添加了残差模块，增加了网络对图像特征的定位能力；最终达到了评估指标IoU和Acc的提高，解决了分割效果不明显的缺陷。
主权项：1.一种基于改进Mask2Former的草地退化指示草种的分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、使用无人机拍摄目标草场，得到披针叶黄华的视频影像；S2、通过逐帧截取、图片裁剪的方式得到披针叶黄华图片；S3、使用Labelme软件进行标注，得到披针叶黄华数据集；S4、使用SwinTransformer作为主干网络，使用添加了FFAM模块和query初始化的Mask2Former分割网络对草地退化指示草种-披针叶黄华进行语义分割；S5、以披针叶黄华的IoU和Acc作为评估指标；其中：所述改进Mask2Former是将FFAM模块应用在Mask2Former网络中PixelDecoder部分与TransformerDecoder部分的连接处；又为Mask2Former中的Query的初始化进行了修改，使用backbone的输出结果通过MLP的转换后以在网络中提取位置信息，并对query的初始化进行指导并添加残差模块；所述FFAM模块输入部分为，由Backbone网络提取的同层横向的特征图，以及PixelDecoder中上一层的特征图；所述横向特征图首先经过一个1*1卷积层，然后经过一个通道注意力层，通道注意力层是由FC、Relu和Sigmod组成；输出的结果和上采样两倍的UPfeature一起输入到一个可变形卷积层中；经过一个残差操作后，再通过一个3*3卷积层得到最后的输出结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 青海大学 基于改进Mask2Former的草地退化指示草种的分割方法
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