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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：本发明提供一种基于多尺度注意力机制的轨道板裂缝分割方法及系统，属于基于计算机视觉的图像分割技术领域，本发明该方法针对轨道板裂缝在无人机图像中像素占比小的问题，利用在大规模数据集上预训练好的神经网络作为编码器，提升模型对于裂缝细节信息的提取与表征，采用基于混合注意力机制的特征融合模块，使得模型可以排除背景冗余信息的干扰，专注于裂缝特征以提升轨道板裂缝分割精度，并引入Focalloss和Diceloss损失函数以解决裂缝分割任务中正负样本不平衡以及正样本难以学习的问题。
主权项：1.一种基于多尺度注意力机制的轨道板裂缝分割方法，其特征在于，包括：获取轨道板图像数据；利用预先训练好的分割模型对获取的轨道板图像数据进行处理，得到图像中轨道板裂缝分割结果；其中，训练所述分割模型包括：在ImageNet数据集上训练VGG16的网络模型，其中在跳跃连接中引入多尺度注意力门控机制，在上采样过程中引入全局注意力机制，引入FocalLoss和Diceloss损失函数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 基于多尺度注意力机制的轨道板裂缝分割方法及系统
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