| 基于注意力机制的SOLOA船舶实例分割算法北大核心CSCD |
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| 引用本文： | 孙雨鑫,苏丽,陈禹升,苑守正,孟浩.基于注意力机制的SOLOA船舶实例分割算法北大核心CSCD[J].智能系统学报,2012(收录汇总):1197-1204. |
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| 作者姓名： | 孙雨鑫 苏丽 陈禹升 苑守正 孟浩 |
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| 作者单位： | 1.哈尔滨工程大学智能科学与工程学院150001;2.哈尔滨工程大学船舶装备智能化技术与应用教育部重点实验室150001; |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(2019YFE0105400)；船舶态势智能感知系统研制项目(MC-201920-X01)；中央高校基本科研业务费专项资金-博士研究生创新基金项目(3072022GIP0403)。 |
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| 摘 要： | 目前,可见光船舶图像的实例分割仍然是较有挑战性的工作。由于船舶图像场景复杂多变,多数实例分割算法无法对复杂场景下的船舶图像进行有效分割。本文提出了基于注意力机制的依靠位置分割目标(attention based segmenting objects by locations,SOLOA)船舶实例分割算法,针对网络特征图里实例信息不完善、背景干扰较多的问题,使用空间注意力机制来充分利用分类特征中的实例信息,建模图像实例间的相互关系并与分割特征相融合。实验结果表明,在新构建的船舶图像数据集上进行训练和测试,改进的网络模型能有效地增强网络特征中的实例信息、减弱背景的干扰。SOLOA算法的船舶实例分割准确率高于其他算法,可以很好地适应复杂场景下的船舶分割需求。
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| 关 键 词： | 船舶目标 实例分割 复杂海上场景 深度学习 卷积神经网络 注意力机制 单阶段实例分割 可见光图像 |
| 本文献已被 维普 等数据库收录！ |
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