多尺度上下文和分层特征融合注意力在早期烟雾分割中的应用.docx

多尺度上下文和分层特征融合注意力在早期烟雾分割中的应用

目录

多尺度上下文和分层特征融合注意力在早期烟雾分割中的应用（1）

一、内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2烟雾检测技术现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究目标与贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

二、相关工作综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1多尺度特征提取方法综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2上下文信息利用技术回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3分层特征融合策略探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.4注意力机制在图像分割中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

三、方法论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1系统框架设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.2多尺度上下文信息提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.3分层特征融合过程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.4注意力机制实现细节．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.5损失函数与优化算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

四、实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1数据集介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2实验环境配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.4对比实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

五、结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.1主要结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.2参数敏感性研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.3模型局限性探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.4改进方向建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

六、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.1研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.2研究贡献与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.3未来研究展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

多尺度上下文和分层特征融合注意力在早期烟雾分割中的应用（2）

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

1.2国内外研究现状分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.3研究内容与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

二、相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.1多尺度分析方法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.2分层特征提取技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．