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公开(公告)号：CN116342875A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310108995.2
申请日：2023-02-14
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/778 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于多尺度自注意力特征融合的小样本分割方法，首先使用在Imagenet上预训练过的孪生CNN作为主干网络来提取支持和查询样本的特征；将所得高级特征和中级特征分别输入至目标激活模块和多尺度自注意力特征融合模块，分别提取出目标激活图和查询样本增强后的特征表示；通过基于多尺度自注意力特征融合模块对各个尺度增强后的查询特征进行融合，把粗粒度信息和细粒度信息有效融合起来，更好的突出目标物体的边缘轮廓与位置；将融合后的多尺度查询特征图用于最终的小样本分割预测，通过多次迭代训练得到最后分割结果。
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