【摘 要】
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分离印刷体和手写体区域是实现试卷语义分割的关键步骤，为了提升试卷语义分割的效果，提出一种基于MaskRCNN网络的注意力改进算法。该算法将子空间多尺度特征融合（Subspace Multiscale Feature Fusion, SMFF）模块嵌入MaskRCNN网络的特征金字塔结构中，SMFF模块基于子空间计算注意力特征，减少特征图中的空间和通道冗余；通过多尺度特征融合，有效提取不同大小文本区
【基金项目】
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国家自然科学基金（61872143）；
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分离印刷体和手写体区域是实现试卷语义分割的关键步骤，为了提升试卷语义分割的效果，提出一种基于MaskRCNN网络的注意力改进算法。该算法将子空间多尺度特征融合（Subspace Multiscale Feature Fusion, SMFF）模块嵌入MaskRCNN网络的特征金字塔结构中，SMFF模块基于子空间计算注意力特征，减少特征图中的空间和通道冗余；通过多尺度特征融合，有效提取不同大小文本区域的特征并增强特征间的关联性。实验结果表明，在试卷图像数据集的目标检测和语义分割任务上，基于SMFF模块的MaskRCNN网络模型比MaskRCNN原网络模型的平均准确率提高了15.8%和10.2%，比基于常用注意力模块的MaskRCNN网络也有较大的性能提升。
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