基于动态三元注意力与自适应融合的火星图像分割方法

本发明公开了基于动态三元注意力与自适应融合的火星图像分割方法，构建基于动态三元注意力与自适应融合的火星地表图像分割网络，该网络在空间分支中提出动态三元注意力机制，通过多维度注意力协同与参数化残差连接机制，有效处理复杂空间布局的图像数据。在融合模块中，提出一种自适应双向特征融合模块通过自适应学习权重，调整不同特征图的贡献，避免了简单平均或拼接带来的信息损失，以提高模型的特征表达能力和分割精度。此外在语义分支中将通道注意力与深度可分离卷积相结合，利用通道注意力对空间特征进行动态筛选，避免了逐点卷积前的特征冗余，增强对小目标敏感的通道信息，动态提升关键通道的响应，使单层卷积同时适配不同尺度目标。