结合自注意力和特征自适应融合的语义分割算法

作     者：傅双杰 陈玮 尹钟 FU Shuangjie;CHEN Wei;YIN Zhong

作者机构：上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093 

基　　金：国家自然科学基金(61703277) 

出 版 物：《信息与控制》 (Information and Control)

年 卷 期：2022年第51卷第6期

页      码：680-687,698页

摘      要：针对场景图像语义分割任务中存在多尺度目标以及特征提取网络缺乏对全局上下文信息的获取等问题,设计了一种嵌入改进自注意力机制以及自适应融合多尺度特征的双路径分割算法。在空间路径利用双分支的简易下采样模块进行4倍下采样提取高分辨率的边缘细节信息,使网络对目标边界分割更精确。在语义路径嵌入上下文捕获模块和自适应特征融合模块,为解码阶段提供具有丰富多尺度的高语义上下文信息,并采用类别平衡策略进一步提升分割效果。经过实验验证,该模型在Camvid和Aeroscapes数据集上的MIOU(mean intersection over union)指标分别为59.4%和60.1%,具有较好的分割效果。

主 题 词：场景图像语义分割 自注意力机制 多尺度目标 类别平衡 自适应融合 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13976/j.cnki.xk.2022.1584

馆 藏 号：203116257...