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摘要
为了解决当前的火焰识别算法中模型不紧凑、识别精度与效率较低等问题，提出一种基于显著性目标识别理论的轻量化火焰图像分割方法。该方法基于类U-net的编码器-解码器的架构，架构内部采用了显著性目标检测的方法，引入多层注意力机制，以分层的方式检测火焰目标。该方法在公开数据集上取得了较好的识别结果，且通过对比4种经典语义分割模型可知，交并比指标提升了5.70%～16.25%,F1分数最高提升了10%，且该模型的平均绝对误差值也远远低于其他4种经典模型。表明该轻量化模型在火焰分割效果和运行速度上的指标最佳，有着较强的鲁棒性和有效性。
- 出版日期2023
- 单位中国科学技术大学
