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摘要：本发明涉及计算机视觉识别技术，具体涉及一种基于注意力机制的双分支编解码沙丘形态类型识别模型，包括：过完备网络和欠完备网络，过完备网络位于上行支路，包括一个编码器1和一个解码器1；欠完备网络位于下行支路，包括一个编码器2和一个解码器2；特征图在每一个编解码器模块中都经历了四层的特征图尺度变化，其每经过一次尺度缩小或尺度扩大所得到的深层全局语义信息与浅层细节语义信息都需要进行交互，为后续网络提供一个特征信息更丰富的输入；使得双分支的结构能够充分发挥大感受野与小感受野的优势，获取更为丰富的特征信息，并验证了在不同数据集上的泛化能力和在不同算法之间识别性能的优势。
主权项：1.一种基于注意力机制的双分支编解码沙丘形态类型识别模型，其特征在于，所述的模型包括：过完备网络和欠完备网络，过完备网络位于上行支路，包括一个编码器1和一个解码器1；欠完备网络位于下行支路，包括一个编码器2和一个解码器2；特征图在每一个编解码器模块中都经历了四层的特征图尺度变化，其每经过一次尺度缩小或尺度扩大所得到的深层全局语义信息与浅层细节语义信息都需要进行交互，为后续网络提供一个特征信息更丰富的输入；通过四个编码融合模块F1、F2、F3和F4实现上述目标，各个部分特征图的计算方式如公式1-4所示； 其中，FEncoder1,n、FEncoder2,n、FDecoder1,n和FDecoder2,n分别表示编码器1Encoder1、编码器2Encoder2、解码器1Decoder1和解码器2Decoder2中的第n个特征图，和分别表示F1、F2、F3和F4四个编码融合模块，HCARAFE·表示内容感知特征重组算子Content-AwareReAssemblyofFeatures，CARAFE上采样操作，HDS·表示下采样操作，Hskip·表示当前特征图所对应的跳跃连接操作。
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百度查询： 兰州大学 一种基于注意力机制的双分支编解码沙丘形态类型识别模型
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