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摘要：本申请涉及一种图像识别分割方法，对输入的静态图片经过分层Transformer编码器结构，通过添加的PfAAM、SPPCSPC模块和特征加强模块，对图像进行特征提取和特征增强，得到多个具有不同分辨率的特征；经过All‑MLP解码器结构，用于融合这些多级特征以生成最终的语义分割掩码；本申请综合考虑到全局信息和局部信息，得到更精准的预测结果。经过实验验证，本申请具有精度高、成本低等优点。
主权项：1.一种图像识别分割方法，其特征在于，包括：获取模型训练数据集；所述模型训练数据集中的样本为含有目标的图像；构建图像识别分割模型；所述图像识别分割模型包括分层Transformer编码器和MLP解码器，所述分层Transformer编码器包括四个TransformerBlock、PfAAM注意力模块、SPPCSPC模块和特征加强模块；所述分层Transformer编码器用于对图像进行特征提取和特征增强，得到多个具有不同分辨率的特征；所述MLP解码器用于对所述多个具有不同分辨率的特征进行融合处理，并最终输出图像中每个像素的类别概率分布；基于所述模型训练数据集对所述图像识别分割模型进行训练，得到训练后的图像识别分割模型；将待识别图像输入到所述训练后的图像识别分割模型，得到图像识别分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安工程大学 一种图像识别分割方法
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