融合Transformer和DeepLabv3+的電力線語義分割網(wǎng)絡(luò)

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摘  要： 為解決目前語義分割算法在電力線分割領(lǐng)域存在預(yù)測速度緩慢和分割精度不高的雙重問題，提出一種電力線分割網(wǎng)絡(luò)STDC?DeepLabv3+。首先，為提升網(wǎng)絡(luò)預(yù)測速度，在編碼器部分采用Swin Transformer V2設(shè)計輕量化的主干特征提取網(wǎng)絡(luò)；其次，為提高分割精度，針對電力線的細(xì)長結(jié)構(gòu)以及貫穿整幅圖片的特點(diǎn)，提出動態(tài)蛇形空間金字塔池化（DS?ASPP）模塊，同時，在解碼器部分設(shè)計多尺度特征融合模塊，使網(wǎng)絡(luò)更好地利用不同層次的語義信息提取電力線特征，減少網(wǎng)絡(luò)對電力線的漏分割現(xiàn)象；最后，引入坐標(biāo)注意力（CA）機(jī)制減少背景干擾，進(jìn)一步提升分割的準(zhǔn)確率。（剩余14121字）