边界监督的大核卷积混合轴向注意力语义分割网络
申请号：CN202510540740
申请日期：2025-04-27
公开号：CN120635435A
公开日期：2025-09-12
类型：发明专利
摘要
本发明公开了一种基于边界监督的大核卷积混合轴向注意力语义分割网络及方法，属于计算机视觉与图像处理技术领域。针对现有语义分割模型存在的感受野受限、边界模糊及计算复杂度高的问题，本发明提出三分支协同架构：1.大核卷积支路：2.压缩轴向注意力支路：3.边界监督支路：本模型通过结构重参数化方法，简化大核卷积的计算复杂度；增强压缩轴向注意力，提取图像的轴向注意力；用边界支路监督模型识别目标间的边界。
技术关键词
支路
边界特征
语义分割网络
卷积模块
融合特征
参数化方法
残差模块
卷积特征
图像分割
语义分割模型
分支
通道
元素
图像处理技术
计算机视觉
复杂度
注意力机制
系统为您推荐了相关专利信息
双向特征金字塔
多尺度特征提取
机械臂
注意力
上采样
卷积模块
无人机
注意力机制
图像
语义特征
情绪识别模型
静态特征
面部微表情
注意力
序列
流量异常检测方法
抽水蓄能电站
统计特征
会话
电网调度系统
场景生成方法
节点
联合神经网络模型
皮尔逊相关系数
数据
