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基于注意力机制和特征融合的语义分割网络
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-07-22

    • 基于注意力机制和特征融合的语义分割网络

    • Semantic segmentation network based on attention mechanism and feature fusion

    • “在图像分割领域，研究者提出了改进DeepLabv3+网络的新方法，有效提升了多尺度目标分割性能，平均交并比分别达到76.2%、78.7%。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第4期 页码：1384-1395
    • 作者机构：

      1.长春理工大学 电子信息工程学院，长春 130022

      2.长春理工大学 空间光电技术研究所，长春 130022

      3.吉林大学第一医院 泌尿外二科，长春130061

    • 作者简介：

      才华（1977-），男，副教授，博士.研究方向：图像处理，机器视觉与人工智能算法.E-mail： caihua@cust.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金重大项目(61890963);吉林省科技发展计划项目(20210204099YY;20240302089GX)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230740    

      中图分类号： TP391.4

    • 收稿：2023-07-15，

      纸质出版：2025-04-01

    移动端阅览

  • 才华,王玉瑶,付强等.基于注意力机制和特征融合的语义分割网络[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(04):1384-1395. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230740.

    CAI Hua,WANG Yu-yao,FU Qiang,et al.Semantic segmentation network based on attention mechanism and feature fusion[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(04):1384-1395. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230740.

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