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申请/专利权人：鲁东大学
摘要：本发明涉及一种基于改进注意力机制的密集稚鲍遮挡恢复方法，属于计算机视觉技术领域。一种基于改进注意力机制的密集稚鲍遮挡恢复方法，包括建立鲍鱼幼苗数据集、建立模型和训练模型；所述建立鲍鱼幼苗数据集中，将数据集分为测试集和训练集，其特殊之处在于：将所述训练集的鲍鱼幼苗数据输入建立模型中，获得最终模型；所述建立模型：通过骨干网络提取特征，获得掩码大致轮廓，再通过特征重校准模块实现特征重校准的协调注意力分割模块，输出细化轮廓后的鲍鱼幼苗图片，得到密集稚鲍图像分割模型；训练模块对获得的密集稚鲍图像分割模型进行训练。本申请的方案具有更精确的鲍鱼幼苗位置信息，更有利于提高遮挡恢复的准确率。
主权项：1.一种基于改进注意力机制的密集稚鲍遮挡恢复方法，包括建立鲍鱼幼苗数据集、建立模型和训练模型；所述建立鲍鱼幼苗数据集中，将数据集分为测试集和训练集，其特征在于：将所述训练集的鲍鱼幼苗数据输入建立模型中，获得最终模型；所述建立模型:将数据集中的图片输入到骨干网络，通过骨干网络提取特征并生成推荐框，在不同的特征金字塔层中以低分辨率快速生成一个粗略的初始掩膜预测，再通过特征重校准的协调注意力机制模块强调掩膜预测中的重要特征并抑制其非重要特征，然后通过全连接层上采样操作得到高分辨率特征，最后通过双层高斯编码器聚合特征图中的全局信息后，通过多层感知机进行像素解码，得到输出细化轮廓后的鲍鱼幼苗图片，得到密集稚鲍图像分割模型；训练模块对获得的密集稚鲍图像分割模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 鲁东大学 一种基于改进注意力机制的密集稚鲍遮挡恢复方法
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