【摘 要】
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针对路灯遮挡、树干较细，Mask R-CNN对行道树检测识别的精度不高，分割掩膜的质量差的问题，提出一种改进型Mask R-CNN行道树目标检测算法。在Mask R-CNN网络基础上加入通道-空间注意力模块，加强了模型的多维度信息提取能力，用一个增强型特征金字塔替代原来的特征金字塔网络。使用自制的行道树数据集对改进的模型进行训练和验证，在行道树测试集上对原模型和改进后的模型进行了消融实验，改进型M
【机 构】
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四川轻化工大学自动化与信息工程学院
【基金项目】
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四川省科技计划项目（2020YFS0019;2021YFG0055;2019YFSY0045）；
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针对路灯遮挡、树干较细，Mask R-CNN对行道树检测识别的精度不高，分割掩膜的质量差的问题，提出一种改进型Mask R-CNN行道树目标检测算法。在Mask R-CNN网络基础上加入通道-空间注意力模块，加强了模型的多维度信息提取能力，用一个增强型特征金字塔替代原来的特征金字塔网络。使用自制的行道树数据集对改进的模型进行训练和验证，在行道树测试集上对原模型和改进后的模型进行了消融实验，改进型Mask R-CNN算法的均值平均（检测）精确率为79.4%，平均交并比为93.1%。实验结果表明，改良后的模型对行道树检测和分割效果更优。
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