摘要
一种基于多尺度特征提取和动态注意力机制的图像语义分割方法,属于计算机视觉与深度学习领域。核心技术包括:多尺度特征融合模块(MSFF):在ASPP中引入动态卷积权重,根据输入特征自适应调整不同扩张率分支的贡献度;边缘增强解码器(EED):通过跨层特征蒸馏机制,将浅层高分辨率边缘信息与深层语义特征融合;轻量化注意力门控(LAG):基于通道‑空间双注意力机制,在解码阶段抑制背景噪声并增强目标区域响应。
技术关键词
图像语义分割方法
多尺度特征提取
通道
分支
动态
分辨率
空间金字塔
跨层特征
上采样
深层特征学习
Softmax函数
Sigmoid函数
网络结构设计
抑制背景噪声
交叉注意力机制
多尺度特征融合
解码器设计
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