一种基于深度孪生自注意力网络的复杂目标识别方法

本发明公开了一种基于深度孪生自注意力网络的复杂目标识别方法，涉及目标识别方法技术领域。本发明应用基于滑窗多头自注意力变换机制的孪生网络，增强了特征提取网络的全局建模能力以及长距离语义信息的获取效率，改善了底层特征提取能力和高级语义信息的抽象效果；孪生网络个性化建模，改善了特征分割效果；网络整体构成U型结构，局部对称的编码器解码器结构，补充全局上下文信息，强化了语义信息空间关联；加入了残差链接，以高效率训练深层网络，增强识别精度；并通过加入自适应图像特征尺度输入处理，对输入图像进行自适应尺度变换，实现了端到端语义分割精确结果，并实现了多尺度输入以增强网络模型的泛化能力及精确度。