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基于多尺度注意力的实例分割方法用于测量尺寸变化较大的晶体
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的注视模型，用于语义分割。该模型使用多尺度和上下文特征进行预测，并通过骨骼卷积神经网络框架输入不同尺度的表示。模型的位置注视分支学习到每个像素位置上的多尺度特征的软加权，并添加了一个重新校准分支来重新校准每个类别的分数图。实验结果表明，该模型在PASCAL VOC 2012和ADE20K数据集上取得了有竞争力的结果。
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关键要点
- 提出了一种新颖的注视模型用于语义分割。
- 模型聚合了多尺度和上下文特征进行预测。
- 使用骨骼卷积神经网络框架输入多个不同的尺度。
- 模型的位置注视分支学习每个像素位置上的多尺度特征的软加权。
- 添加了一个重新校准分支，用于重新校准每个类别的分数图。
- 在PASCAL VOC 2012和ADE20K数据集上取得了有竞争力的结果。
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