摘要
本发明涉及计算机视觉、图像处理和草图语义分割技术领域,尤其涉及一种基于图结构与时序信息融合的机械手绘草图语义分割方法,包括如下步骤:将草图模态转化为图模态与序列模态,分别输入图结构分支与序列分支,从而充分的发掘机械草图的形状结构信息与时序信息。图结构分支采用图卷积进行节点特征与边特征的特征聚合与提取,序列分支采用图增强自注意力机制模块进行特征提取,该模块将图结构分支中的特征通过边编码与笔画编码,将其作为归纳偏置项融入序列分支的自注意力机制中,通过中心性编码加入图增强自注意力模块的序列输入处,从而充分的对机械手绘草图时序特征与图结构特征进行提取与融合,提升算法对机械手绘草图语义分割的能力。
技术关键词
手绘草图
语义分割方法
笔画
分支
时序特征
注意力机制
关键点
序列
编码
语义分割技术
节点特征
全局平均池化
解码器
计算机视觉
画板
机械零件
坐标
系统为您推荐了相关专利信息
特征融合方法
动态
特征提取模块
上采样
后处理模块
缺陷检测方法
数据检测分析方法
定位设备
样本
协方差矩阵
策略优化方法
控制策略
智能家居系统
强化学习算法
强化学习方法