基于EMA改进的图像语义分割算法

针对期望最大化注意(EMA)算法参数与图像的语义关联不足以及缺少对通道间信息关注的问题,本文提出一种双重注意力网络EMA+算法。该算法设计了2个模块:空间注意力模块和通道注意力模块。空间注意力模块以EMA算法为主体架构,在责任估计步骤采用特征图作为期望最大化(EM)算法的初始参数,增加参数与特征图语义上的关联。通道注意力模块使用高效通道注意力(ECA),通过使用一维卷积学习通道之间交互信息,避免由于降维操作导致的破坏通道与其权重之间的直接对应关系。EMA+通过融合空间注意力模块和通道注意力模块,显著提高了语义分割任务的性能。实验结果表明,EMA+在PASCAL VOC2012和一些更复杂的数据集上均取得了较EMANet等方法更优的交并比指标,有较好的泛化能力。