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本发明涉及一种基于注意力机制的轻量级网络实时语义分割方法，用以解决分割精度与分割效率难以达到平衡，不能满足实际应用的问题。包括：图像数据准备；构建基于注意力机制的轻量级实时语义分割网络，提出一种新的非对称编码‑解码网络结构，在编码器中，使用了轻量化模块‑可分离非对称模块，该模块结合了深度可分离非对称卷积和空洞卷积的优点，在保持精度的同时大大降低了计算量；在解码器中设计了一个注意力特征融合模块，将编码器中的特征与解码器中的特征进行融合，将其融合后的的特征经过注意力机制的选择和组合，增强对恢复图像信息有用的特征，有效提高了网络分割的精度；最终利用训练完成的分割网络实现语义分割。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202011235609.9
Filing Date： 2020-11-06
Publication Date： 2024-05-28
Pub. No.： CN112330681B
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 授权
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