摘要
本发明涉及计算机视觉技术领域,更具体的,涉及基于注意力机制和联邦学习的阴影检测方法、装置。本发明采用注意力特征融合,根据编码端和解码端深层特征图中的信息生成注意力地图,能够对编码端跳跃连接特征图中的信息是否有利于阴影检测这一目标进行判断,抑制无关特征、增强有效特征,避免重要信息丢失,生成更加精确的解码端特征,进而加强对图像中伪影的识别能力。发明在每轮训练完后进行联邦学习,通过平均同一轮训练的不同数据集模型参数的方法,间接地引入了其他数据集模型提取到的对应特征信息,有效提升模型对其他数据集的测试效果,增强模型的泛化能力,并且也使模型本身的测试效果得到一定的提升。