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一种基于MASK-RCNN的特征提取网络的改进方法 

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申请/专利权人:国网山东省电力公司淄博供电公司

摘要:本发明涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种基于MASK‑RCNN的特征提取网络的改进方法。技术问题如下:现有技术中随着网络的加深部分特征细节会随之丢失,这将会降低掩膜操作的精度;深层特征在经过不断的下采样和上采样后,其反馈出的位置信息和掩膜信息可能出现偏差的问题。技术方案如下:一种基于MASK‑RCNN的特征提取网络的改进方法,由上至下对C2、C3、C4、C5进行卷积等操作生成不同维度的特征,随后对不同层的特征进行融合,对低层次特征和高层次的特征进行融合。

主权项:1.一种基于MASK-RCNN的特征提取网络的改进方法,其特征在于,由上至下对C2、C3、C4、C5进行卷积等操作生成不同维度的特征,随后对不同层的特征进行融合,对低层次特征和高层次的特征进行融合。

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