公开(公告)号：CN113988179A

公开(公告)日：2022-01-28

申请号：CN202111259594.4

申请日：2021-10-28

Applicant: 北京化工大学

Inventor： 王坤峰 ,  徐鹏斌 ,  张衡 ,  李大字 ,  楚纪正

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06T7/11 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明属于计算机视觉与图像处理领域，具体涉及了一种基于改进注意力和损失函数的目标分割方法、系统及设备，旨在解决现有实例分割技术中由于图片空间布局复杂导致的检测精度低以及分割后掩码表示不准确的问题。本发明包括：进行待分割图像的特征提取，并对提取的二维图像特征进行全局信息提取和注意力机制增强；将增强后的特征输入特征处理网络，获得多尺度特征；基于实例分割网络构建目标分割模型，并通过基于区域焦点损失构建的目标分割损失函数进行模型训练；通过训练好的模型进行目标分割，获得待分割图像的目标分割结果。本发明分割效果好，小目标检测精度高、不易漏检，且分割后掩码精确。

公开(公告)号：CN113988179B

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202111259594.4

申请日：2021-10-28

Applicant: 北京化工大学

Inventor： 王坤峰 ,  徐鹏斌 ,  张衡 ,  李大字 ,  楚纪正

IPC: G06V10/764 ,  G06N3/0464 ,  G06T7/11 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明属于计算机视觉与图像处理领域，具体涉及了一种基于改进注意力和损失函数的目标分割方法、系统及设备，旨在解决现有实例分割技术中由于图片空间布局复杂导致的检测精度低以及分割后掩码表示不准确的问题。本发明包括：进行待分割图像的特征提取，并对提取的二维图像特征进行全局信息提取和注意力机制增强；将增强后的特征输入特征处理网络，获得多尺度特征；基于实例分割网络构建目标分割模型，并通过基于区域焦点损失构建的目标分割损失函数进行模型训练；通过训练好的模型进行目标分割，获得待分割图像的目标分割结果。本发明分割效果好，小目标检测精度高、不易漏检，且分割后掩码精确。