【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像语义分割，尤其是指一种基于邻域与形变注意力协同作用的食品分割方法及装置。
技术介绍
1、图片语义分割技术是计算机视觉领域的一项基础任务，是一种将图像中的每个像素进行区分和标记，使得具有相同语义的像素被分配到同一类别的技术。得益于深度学习的发展，图片语义分割在多个领域都有广泛应用，包括场景理解、自动驾驶、医疗影像分析、物体检测和跟踪等。
2、食品图片语义分割（food image semantic segmentation）任务的主要目标是在将食品图片中的食材、背景等不同部分进行像素级别的标记，用以进一步分析。这不仅可以帮助自动化餐饮管理系统识别和分类食品，还能在食品安全检测和饮食健康管理等领域发挥重要作用。
3、食品图片语义分割任务的目标是将图片中每个像素分类到预先定义的类别中，从而确定图片中每个物体的形状和大小。目前的方法主要有两种，一种是使用全卷机神经网络，将全连接层替换为卷积层，生成与输入图像相同尺寸的特征图；这种方法可以高效地处理各种食品图像，但在细节分割上可能不够精细。另一种是采用基于...
【技术保护点】
1.一种基于邻域与形变注意力协同作用的食品分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于邻域与形变注意力协同作用的食品分割方法，其特征在于，对原始食品图像进行预处理，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于邻域与形变注意力协同作用的食品分割方法，其特征在于，所述邻域模块包括依次连接的归一化层、邻域注意力、归一化层和第一感知层；
4.根据权利要求1所述的一种基于邻域与形变注意力协同作用的食品分割方法，其特征在于，所述膨胀邻域模块包括依次连接的归一化层、空洞邻域注意力、归一化层和第二感知层；
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于邻域与形变注意力协同作用的食品分割方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于邻域与形变注意力协同作用的食品分割方法，其特征在于，对原始食品图像进行预处理，包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于邻域与形变注意力协同作用的食品分割方法，其特征在于，所述邻域模块包括依次连接的归一化层、邻域注意力、归一化层和第一感知层；
4.根据权利要求1所述的一种基于邻域与形变注意力协同作用的食品分割方法，其特征在于，所述膨胀邻域模块包括依次连接的归一化层、空洞邻域注意力、归一化层和第二感知层；
5.根据权利要求1所述的一种基于邻域与形变注意力协同作用的食品分割方法，其特征在于，所述将编码器中各个阶段的多尺度输出特征均输入至多尺度处理器，得到多个多尺度关键特征，包括：
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