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Semantic Segmentation of Substation Scenes Using Attention-Based Model

机译：基于注意力模型的变电站场景的语义分割

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Inspection robots are widely used in transformer substation for inspection tasks. In order to complete the task, the robots need to understand and recognize road scenes. However, the transformer substation contains lots of similar and small equipment, which are difficult to recognize. To address this problem, we propose a semantic segmentation model to recognize road scenes. Specifically, our proposed model discriminates the equipment by leveraging multi-view method. We use attention mechanism to strengthen the relationship between pixels that belong to an individual category. Compared with previous methods, our approach achieves a good performance in a new dataset from a transformer substation and shows robustness in recognizing equipment of transformer substation.
机译：检查机器人广泛用于变压器变电站进行检查任务。 为了完成任务，机器人需要了解和识别道路场景。 然而，变电站含有许多类似和小型设备，这很难识别。 为了解决这个问题，我们提出了一个语义分段模型来识别道路场景。 具体地，我们所提出的模型通过利用多视图方法来歧视设备。 我们使用注意机制来增强属于单个类别的像素之间的关系。 与以前的方法相比，我们的方法在变压器变电站的新数据集中实现了良好的性能，并在识别变压器变电站设备中显示了鲁棒性。

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