在分割网络提取特征的过程中，会存在低层特征缺失中缺失语义信息的现象，数据集中存在的一些噪声对分割给结果也会产生一定的干扰。为了提高分割网络对特征图的理解，解决在低层特征中缺失的语义信息，论文在YOLACT++的基础上引入了Attention机制，通过对数据的一些预处理，然后结合对损失函数的改进，对分割结果进行进一步的优化。由实验数据比较，论文的方法相比于传统的分割算法的MIOU提高了16%，相比于原始的YOLACT++的方法，该方法分割的MIOU提高了3.2%。
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