基于YOLOv8实例分割框架的河凌语义分割方法

本申请涉及深度学习技术领域，特别涉及一种基于YOLOv8实例分割框架的河凌语义分割方法，包括：将待分割河凌图像输入至特征编码器中进行层级式特征提取，得到三种不同尺度的特征；将三种不同尺度的特征分别输入至通道注意力网络中的三个通道注意力模块中进行自适应校准与融合，得到三种不同尺度的融合特征；将三种不同尺度的融合特征分别输入至三个不同的检测头中，得到各实例的边界框检测结果；将三种不同尺度的融合特征输入至分割头中，得到全图分割结果；由输出网络对边界框检测结果进行极大值抑制以得到最终边界框，基于最终边界框对全图分割结果进行裁剪，得到最终分割结果。该方法实现了河凌语义分割的速度和精度的有效平衡。