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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明提供一种基于空间分布注意力的船舶实例分割方法，包括以下步骤：步骤一：图像的特征提取；步骤二：获取网格的分类预测和位置敏感动态卷积核；步骤三、计算实例的相对关系空间分布注意力；步骤四、生成分割掩码特征；步骤五、生成最终的实例分割掩码。本发明可以有效的增强特征图中的实例信息，并减少背景信息的干扰，同时加快了网络训练的速度。
主权项：1.一种基于空间分布注意力的船舶实例分割方法，其特征是：包括以下步骤：步骤一：图像的特征提取；步骤二：获取网格的分类预测和位置敏感动态卷积核；将每层输出的特征金字塔特征通过双线性插值获取SxS大小的网格特征表示S2个位置的实例信息，通过叠加卷积网络来不断聚合特征，最终获取S*S*C大小的预测，来代表每个位置实例存在的概率；同样利用双线性插值获取的SxS特征来构建动态卷积核生成网络，不同的是输入特征在通道维度上扩充了两维度的x和y相对位置信息，并叠加和分类网络相同数目的卷积来聚合特征信息，最终每层获得S2个动态卷积核；步骤三：计算实例的相对关系空间分布注意力；将步骤一中产生的网格特征图进行注意力建模，获取q、k、v特征并用其计算不同网格之间的相互关系，最终叠加到原输入的网格特征上，来获取清晰的实例分布的网格特征；步骤四：生成分割掩码特征；步骤五：生成最终的实例分割掩码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于空间分布注意力的船舶实例分割方法
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