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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及基于ELGANet的视觉超像素分割方法及系统，属于图像处理技术领域。通过边缘引导的局部‑全局注意力网络模型实现对给定图像进行超像素分割；包括：通过五个阶段的编码器提取具有丰富上下文以及边缘信息的特征，解码器利用转置卷积和卷积操作生成最终的超像素友好特征，使用一次可微分软聚类方法得到像素到超像素分配矩阵从而生成超像素。本发明提高了深度超像素网络的边缘精度。
主权项：1.基于ELGANet的视觉超像素分割方法，其特征在于，通过边缘引导的局部-全局注意力网络模型实现对给定图像进行超像素分割；包括：通过五个阶段的编码器提取具有丰富上下文以及边缘信息的特征，解码器利用转置卷积和卷积操作生成最终的超像素友好特征，使用一次可微分软聚类方法得到像素到超像素分配矩阵从而生成超像素；边缘引导的局部-全局注意力网络模型包括编码器-解码器架构、边缘增强模块、局部-全局注意模块、卷积注意模块；采用所述编码器-解码器架构对给定的图像进行特征提取，得到不同提取阶段的图像特征；通过所述边缘增强模块，显式生成多个边缘信息，并将生成的多个边缘信息集成到像素特征表示中；通过所述局部-全局注意模块，探索像素与其周围局部像素块以及全局像素块之间的相互作用；所述卷积注意模块作为基本特征提取器，引入了归纳偏置、跨通道交互，并且缩减了模型的参数量。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 基于ELGANet的视觉超像素分割方法及系统
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