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基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割
被引量:
2
1
作者
郑鹏营
陈玮
尹钟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第2期613-617,共5页
针对现阶段语义分割网络存在的空间和通道特征不匹配、小目标物体像素丢失等问题,设计了一种基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割算法。空间信息路径利用四倍下采样来保留高分辨率特征,并引入空间特征提取模块融合多尺度空间...
针对现阶段语义分割网络存在的空间和通道特征不匹配、小目标物体像素丢失等问题,设计了一种基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割算法。空间信息路径利用四倍下采样来保留高分辨率特征,并引入空间特征提取模块融合多尺度空间信息,加强网络对小目标物体的识别能力;采用一条结合双阶通道注意力的语义上下文路径提取判别特征,使深层特征能够指导浅层特征捕捉更精确的语义信息,从而降低精度损失。在CamVid和Aeroscapes数据集上验证该算法,平均交并比分别可达70.5%和51.8%,相比于当前主流的双路径语义分割模型有所提升,结果验证了所提算法的有效性。
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关键词
双路径语义分割
非对称卷积
注意力机制
深度监督
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题名
基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割
被引量:
2
1
作者
郑鹏营
陈玮
尹钟
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022年第2期613-617,共5页
基金
国家自然科学青年基金资助项目(61703277)。
文摘
针对现阶段语义分割网络存在的空间和通道特征不匹配、小目标物体像素丢失等问题,设计了一种基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割算法。空间信息路径利用四倍下采样来保留高分辨率特征,并引入空间特征提取模块融合多尺度空间信息,加强网络对小目标物体的识别能力;采用一条结合双阶通道注意力的语义上下文路径提取判别特征,使深层特征能够指导浅层特征捕捉更精确的语义信息,从而降低精度损失。在CamVid和Aeroscapes数据集上验证该算法,平均交并比分别可达70.5%和51.8%,相比于当前主流的双路径语义分割模型有所提升,结果验证了所提算法的有效性。
关键词
双路径语义分割
非对称卷积
注意力机制
深度监督
Keywords
dual-path semantic segmentation
asymmetric convolution
attention mechanism
in-depth supervision
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割
郑鹏营
陈玮
尹钟
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2022
2
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