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基于EMA改进的图像语义分割算法
1
作者
杜佳栋
李婷
葛洪伟
《Journal of Measurement Science and Instrumentation》
CAS
CSCD
2024年第2期185-194,共10页
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...
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。
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关键词
深度学习
图像语义分割
期望最大化注意
双重注意力网络
高效通道注意力模块
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职称材料
题名
基于EMA改进的图像语义分割算法
1
作者
杜佳栋
李婷
葛洪伟
机构
江南大学人工智能与计算机学院
江南大学江苏省模式识别与计算智能工程实验室
出处
《Journal of Measurement Science and Instrumentation》
CAS
CSCD
2024年第2期185-194,共10页
基金
supported by National Natural Science Foundation of China(No.61806006)
Priority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education Institutions
111 Project(No.B12018)。
文摘
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。
关键词
深度学习
图像语义分割
期望最大化注意
双重注意力网络
高效通道注意力模块
Keywords
deep learning
image semantic segmentation
expectation-maximization attention(EMA)
dual attention network(DANet)
efficient channel attention(ECA)
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于EMA改进的图像语义分割算法
杜佳栋
李婷
葛洪伟
《Journal of Measurement Science and Instrumentation》
CAS
CSCD
2024
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