一种基于多尺度网络的复杂交通路景图像分割检测方法

本发明提出了一种用于复杂交通路景图像的语义分割方法，包括以下步骤：首先进行数据集的预处理，然后采用Tr‑Net网络作为基础，该网络具备编码‑解码结构，其中编码器为双通路结构，分别对应上下文通路和空间通路。编码器的空间通路采用预训练的ResNet50网络，每通过两个残差块进行特征提取后，进行M‑AFB注意力融合，并与上下文通路的特征图进行融合。最后通过解码器上采样完成最终的图像语义分割动作。本发明中，Tr‑Net通过使用M‑ASMB多尺度空洞卷积块捕获更广泛的上下文信息，增加模型的感受野，M‑AFB通过区域注意力和像素注意力机制学习图像特征权重，进行特征融合。Tr‑Net的多尺度结构网络，有效地提升了模型语义分割的精准性和鲁棒性，以及算法效率。