基于分支混合注意力机制的布局估计模型

作     者：张靖贤 杨杰 周萌萌 郭传磊 ZHANG Jing-xian;YANG Jie;ZHOU Meng-meng;GUO Chuan-lei

作者机构：青岛大学机电工程学院青岛266071 青岛联合创智科技有限公司青岛266100 

基　　金：山东省自然科学基金(批准号:ZR2021MF025)资助 

出 版 物：《青岛大学学报（自然科学版）》 (Journal of Qingdao University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2024年第37卷第3期

页      码：68-75页

摘      要：应用场景理解算法时,现有多任务学习方法存在任务冲突。为此,提出了一种高精度布局估计模型(High Accuracy Layout Model,HALayout),并基于注意力机制设计了一种分支混合注意力模块(Branch Hybrid Attention Module,BHAM)。利用分离融合结构强化模型对不同特征的分辨能力,使算法能够更好地处理特征之间的共性和差异性,提高模型的最终计算精度;使用Structured3D数据集测试HALayout性能,并设计消融实验验证BHAM网络模块有效性。与改进之前算法相比,HALayout各项性能指标均有提升,其中IoU指标提升了2.71%,达到84.11%。

主 题 词：布局估计 注意力机制 计算机视觉 深度学习 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1006-1037.2024.03.11

馆 藏 号：203127648...