一种基于注意力机制的高效阴影检测算法

作     者：陈啟超 黄刚 张敏 Chen Qichao;Huang Gang;Zhang Min

作者机构：南京邮电大学计算机学院江苏南京210000 

基　　金：江苏省教育厅基金项目(17JS010) 中国电信公司江苏分公司基金项目(DGJ02) 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2022年第39卷第9期

页      码：225-232页

摘      要：在计算机视觉任务中,设计与改进阴影检测算法具有极高的研究价值。注意力机制在阴影检测任务中可以显著提升关键特征的提取能力,降低不同语义信息间的关联性,使得阴影的捕获更加高效准确。通过研究阴影信息,使用预训练的残差网络,结合并行连接与密集连接卷积神经网络的设计思路,搭建融合注意力模块的全新网络APR。在SBU和UCF阴影数据集上使用SER、NER和BER作为评价指标进行实验,结果证明,该网络算法具备高效的阴影检测能力与一定的应用前景。

主 题 词：阴影检测 注意力机制 卷积神经网络 特征提取 语义信息 

学科分类：08[工学] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386x.2022.09.034

馆 藏 号：203114559...