摘要
本发明涉及图像分析技术领域,公开了基于多尺度特征提取的图像分割方法,包括以下步骤:S1、图像预处理、对输入图像进行归一化处理,S2、多尺度特征提取:对处理后的输入图像进行图像金字塔构建,S3、注意力机制设计:在S2步骤每个尺度处理过程中增加自注意力机制与通道注意力机制,S4、特征融合、将不同尺度的特征图进行上采样或下采样,S5、图像分割,S6、后处理,S7、评估优化。通过多尺度特征提取技术和精细化的图像处理流程显著提高了图像分割的准确性,利用高斯金字塔构建多层次图像并采用先进的卷积神经网络进行特征提取,结合自注意力和通道注意力机制,本技术能够精确识别并强化关键特征,同时抑制无关信息。
技术关键词
多尺度特征提取
图像分割方法
图像处理模块
通道注意力机制
图像捕捉装置
图像传感器模块
控制接口模块
图像分割算法
全卷积网络
高斯金字塔
卷积神经网络提取图像特征
图像金字塔
处理单元
通信模块
焦点损失函数
MIPI接口
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注意力机制
医学图像分割方法
感兴趣
输出特征
分割医学图像
高光谱图像特征
地物分类方法
融合特征
激光雷达点云数据
跨模态
遥感图像语义分割
网络
带标签
地物识别
模型训练模块
农药包装
分拣识别系统
图像处理模块
高清工业相机
图像采集模块