摘要
本发明提供一种基于多尺度注意力机制的轨道板裂缝分割方法及系统,属于基于计算机视觉的图像分割技术领域,本发明该方法针对轨道板裂缝在无人机图像中像素占比小的问题,利用在大规模数据集上预训练好的神经网络作为编码器,提升模型对于裂缝细节信息的提取与表征,采用基于混合注意力机制的特征融合模块,使得模型可以排除背景冗余信息的干扰,专注于裂缝特征以提升轨道板裂缝分割精度,并引入Focal loss和Dice loss损失函数以解决裂缝分割任务中正负样本不平衡以及正样本难以学习的问题。
技术关键词
多尺度注意力机制
轨道板裂缝
分割方法
非暂态计算机可读存储介质
子模块
样本
处理器
存储器
混合损失函数
卷积模块
图像分割技术
解码器
编码器
电子设备
裂缝特征
系统为您推荐了相关专利信息
深度学习算法
网关
智能分割方法
执行聚类算法
网络状态监控
目标语言句子
数据
对齐工具
双向翻译方法
翻译语言
数据处理方法
车道中心线
场景
物体
计算机程序产品
LightGBM模型
客户
信用卡
学习方法
样本