基于多注意力机制双流融合网络的黄河冰凌语义分割方法

摘要

本发明公开了一种基于多注意力机制双流融合网络的黄河冰凌语义分割方法，用于解决现有黄河冰凌检测方法准确度差的技术问题。技术方案是首先采集数据集并进行标注，将标注好的数据集划分训练数据集和测试数据集。然后构建分割网络结构，网络包含浅层分支和深层分支，在深层分支加入通道注意力模块；在浅层分支加入位置注意力模块；融合模块用于浅层分支和深层分支的融合。将训练集中数据分批次放入网络中，并采用交叉熵损失和RMSprop优化器对构建的神经网络进行训练。最后输入待测试的图像，使用训练好的模型进行测试。本发明能够有选择地进行多层级和多尺度的特征融合，并且基于注意力机制捕捉上下文信息，获得更高分辨率的特征图，得到更好的分割效果。