【摘 要】
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针对烟雾分割领域缺乏应用于实际监控系统的实时烟雾分割算法的现况，提出高准确率的实时烟雾分割算法.该算法利用轻量化的多分辨率卷积模块并行提取特征图，在获得丰富语义信息的同时满足实时分割的需求.提出烟雾前景增强模块，使得烟雾像素点融合前景增强表征、避免背景信息干扰，分割准确率得以提高.提出残差注意力模块，从通道、空间维度增强重要特征信息，抑制无效信息.该算法在自建数据集上平均交并比为91.27%，每张
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针对烟雾分割领域缺乏应用于实际监控系统的实时烟雾分割算法的现况，提出高准确率的实时烟雾分割算法.该算法利用轻量化的多分辨率卷积模块并行提取特征图，在获得丰富语义信息的同时满足实时分割的需求.提出烟雾前景增强模块，使得烟雾像素点融合前景增强表征、避免背景信息干扰，分割准确率得以提高.提出残差注意力模块，从通道、空间维度增强重要特征信息，抑制无效信息.该算法在自建数据集上平均交并比为91.27%，每张图片预测时间为39.06 ms，网络权重为74.66 MB；在公开数据集上的对比结果表明，该算法综合检测
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