基于自注意力机制的矿井次光照图像语义分割研究.pdf
<h3>一、基本信息</h3><p>文档名称：基于自注意力机制的矿井次光照图像语义分割研究</p>
<p>文档格式：pdf格式</p>
<p>文档大小：5.97MB</p>
<p>总页数：40页</p>
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<h3>二、简介</h3>
<p>《基于自注意力机制的矿井次光照图像语义分割研究》针对矿井环境下光照不足导致的图像质量差、语义分割困难问题，提出了一种融合自注意力机制的深度学习方法。该研究通过引入自注意力模块，增强了模型对关键特征的捕捉能力，提升了在低光照条件下的分割精度。论文结合了卷积神经网络与自注意力机制的优势，有效解决了矿井图像中目标模糊、边界不清晰等问题。实验结果表明，该方法在多个矿井图像数据集上均取得了优于传统方法的分割效果，为矿山安全监测与自动化提供了技术支持。</p>
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<h3>三、预览</h3>
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