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基于交叉注意力网络的小样本地铁轨道-车轮图像分割算法
1
作者 曹建新 张月莹 +1 位作者 姜伟昊 高鋆豪 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第7期177-182,共6页
[目的]地铁轨道图像间的域自适应问题使得现有算法对于类间相似性的轨道-车轮图像分割精度不高。对此,提出基于交叉注意力网络的小样本地铁轨道-车轮图像分割算法。[方法]详细阐述了基于交叉注意力网络的小样本地铁轨道-车轮图像分割算... [目的]地铁轨道图像间的域自适应问题使得现有算法对于类间相似性的轨道-车轮图像分割精度不高。对此,提出基于交叉注意力网络的小样本地铁轨道-车轮图像分割算法。[方法]详细阐述了基于交叉注意力网络的小样本地铁轨道-车轮图像分割算法的计算思路及过程。首先,利用一组共享权重的主干网络将支持分支和查询分支的输入轨道-车轮图片映射到深度特征空间;然后,将双分支映射特征的低层、中间层和高层特征进行尺度融合,并利用交叉注意力网络挖掘双分支融合特征间的关联语义,捕获相同类的不同地铁轨道-车轮图片在深度空间中的共有语义信息;最后,利用平均池化将双分支共有特征转换为类的特定原型,并利用原型指导查询图片中未标注轨道-车轮图片的分割。在自建的地铁轨道-车轮图像数据集上进行对比试验及消融试验,以验证算法的精度及有效性。[结果及结论]经测试,所提算法的mIoU(平均并交比)达66.17%,FB-IoU(前景背景并交比)达78.21%的FB-IoU。与当前主流的语义分割算法相比,基于交叉注意力网络的小样本地铁轨道-车轮图像分割算法分割性能提升效果明显,其实际应用价值较好。 展开更多
关键词 地铁 轨道-车轮 图像分割 交叉注意力网络 双分支网络 小样本学习
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