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申请/专利权人：江南大学
摘要：本发明涉及图像语义分割技术领域，尤其是指一种基于邻域与形变注意力协同作用的食品分割方法及装置，包括：构建食品分割模型，所述食品分割模型包括依次连接的编码器、多尺度处理器、解码器和分割器；所述编码器包括多个阶段，每个阶段包括下采样模块、多个由邻域模块和膨胀邻域模块组成的串联结构；所述多尺度处理器包括依次连接的维度一致模块、若干个多尺度可形变模块和维度恢复模块；将原始食品图像输入食品分割模型，输出目标食品分割图像。本发明使用邻域注意力和多尺度形变注意力协同作用的特征提取方式，提供了更加精细的食材决策边界，实现对食物边界和形状更有效处理。
主权项：1.一种基于邻域与形变注意力协同作用的食品分割方法，其特征在于，包括：构建食品分割模型，包括依次连接的编码器、多尺度处理器、解码器和分割器；将原始食品图像输入食品分割模型，输出目标食品分割图像，包括：将预处理后的原始食品图像分割为固定大小的图像块，得到各个图像块的token；将各个图像块的token组成的特征输入至编码器，得到每个阶段的多尺度输出特征；所述编码器包括多个阶段，每个阶段包括下采样模块、多个由邻域模块和膨胀邻域模块组成的串联结构；所述邻域模块和膨胀邻域模块分别为将Transformer块中的自注意力替换为邻域注意力和空洞邻域注意力的模块；将编码器中各个阶段的多尺度输出特征均输入至多尺度处理器，得到多个多尺度关键特征；所述多尺度处理器包括依次连接的维度一致模块、若干个多尺度可形变模块和维度恢复模块；所述多尺度可形变模块为将Transformer块中的自注意力替换为多尺度可形变自注意力的模块；将多个多尺度关键特征输入至解码器，解码器对多个多尺度关键特征进行上采样融合，得到目标融合特征；将目标融合特征输入至分割器进行分割处理，得到目标食品分割图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江南大学 基于邻域与形变注意力协同作用的食品分割方法及装置
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