申请/专利权人：石家庄铁路职业技术学院;石家庄铁道大学

申请日：2023-11-20

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117853500A

主分类号：G06T7/11

分类号：G06T7/11;G06V10/42;G06V10/44;G06N3/048;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：本发明涉及一种CNN与transformer结合的SR‑Fuse裂纹图像分割方法，建立SR‑Fuse模型，所述SR‑Fuse模型由Transformer分支和CNN分支组成；Transformer分支用于提取全局的特征，CNN分支不做下采样操作，通过RBFusion融合模块融合Transformer分支和CNN分支提取到的特征，再经过1×1卷积降低通道数，得到输出特征图。本发明用S‑FFN和轴向注意力来捕获长距离依赖关系并保持模型的平移不变性，实现了较好的效果。

主权项：1.一种CNN与transformer结合的SR-Fuse裂纹图像分割方法，其特征在于，建立SR-Fuse模型，所述SR-Fuse模型由Transformer分支和CNN分支组成；Transformer分支用于提取全局的特征，CNN分支不做下采样操作，通过RBFusion融合模块融合Transformer分支和CNN分支提取到的特征，再经过1×1卷积降低通道数，得到输出特征图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 石家庄铁路职业技术学院;石家庄铁道大学 一种CNN与transformer结合的SR-Fuse裂纹图像分割方法

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