| 基于改進Mask R-CNN的非結(jié)構(gòu)環(huán)境小目標語義分割算法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：3982 K | |
| 標簽： 語義分割 注意力機制 Mask R-CNN | |
| 所需積分：0分積分不夠怎么辦？ | |
| 文檔介紹：計算機視覺對于小目標物體語義識別在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下有著較好的工程應用前景，但由于小目標零部件結(jié)構(gòu)多變、樣本少、環(huán)境復雜，傳統(tǒng)方法對小目標分割識別的準確率較低。針對此問題，設計了一種基于注意力機制的Mask R-CNN改進模型。在原網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的基礎上將FNP與融合注意力模塊相結(jié)合，提出了一種A-FNP模塊。以空間衛(wèi)星作為非結(jié)構(gòu)環(huán)境實驗場景，對衛(wèi)星帆板以及爆炸螺栓進行實驗。實驗結(jié)果表明，該方法對衛(wèi)星帆板及其零部件的識別準確率提高了5.36％，相較于原模型優(yōu)勢顯著。 | |
| 現(xiàn)在下載 | |
| VIP會員，AET專家下載不扣分；重復下載不扣分，本人上傳資源不扣分。 | |
Copyright ? 2005-2024 華北計算機系統(tǒng)工程研究所版權(quán)所有 京ICP備10017138號-2