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题名基于注意力机制和图像轮廓的实例分割算法
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作者
顾登华
顾春华
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机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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出处
《电子科技》
2024年第4期62-68,共7页
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基金
上海市科委科技行动计划(20DZ2308700)。
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文摘
基于图像轮廓的实例分割方法利用少量轮廓顶点来表示物体,减少了算法的参数量,提高了算法的运行效率,但导致算法的精度低于传统逐像素处理的分割算法,获得的分割结果质量较差。为提升算法的准确性,文中提出一种基于图像轮廓结合注意力机制的实例分割模型(Attend the Contour snake,AC-snake)。在主干网络中加入改进的大卷积核(Largekernel+)提升模型的感受野,提取更加丰富的特征信息。改进轮廓顶点变形阶段的网络结构,结合双通道注意力模块(Dual Channel attention,DC-attentio)加强轮廓顶点的有效信息,减少训练网络中的无效参数,提升检测精度和训练速度。实验结果表明,在Cityscapes验证数据集中,相较于原始模型,文中提出的改进模型性能有所提升。
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关键词
实例分割
图像轮廓
轮廓顶点
逐像素
注意力机制
大卷积核
感受野
特征信息
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Keywords
instance segmentation
image contour
contour node
pre-pixel
attention meachanism
large kernel
receptive field
feature information
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分类号
TN247
[电子电信—物理电子学]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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