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基于DCF-DeepLab网络的图像语义分割研究: 收藏
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引用; 《智能计算机与应用》2023年第10期13卷 1-8,14页; 作者：蔡江海黄成泉杨贵燕罗森艳王顺霞周丽华贵州民族大学数据科学与信息工程学院贵阳550025 贵州民族大学工程技术人才实践训练中心贵阳550025; 针对DeepLabv3中存在的图像小目标信息易丢失、训练时效长、目标边界分割粗糙等问题,提出了一种基于双注意力交叉融合的DCF-DeepLab图像语义分割网络。该网络设计了基于注意力机制的特征融合模块,分别在2、4、8倍下采样特征图上使用该模...; 针对DeepLabv3中存在的图像小目标信息易丢失、训练时效长、目标边界分割粗糙等问题,提出了一种基于双注意力交叉融合的DCF-DeepLab图像语义分割网络。该网络设计了基于注意力机制的特征融合模块,分别在2、4、8倍下采样特征图上使用该模块,融合浅层特征以弥补深层特征的不足;在主干特征提取网络部分引入轻量级网络MobileNetV3-Large,减少模型推理时间;在ASPP模块嵌入多个注意力模块和串联结构,增强网络细节特征提取能力。通过在PASCAL VOC 2012数据集上的实验结果表明,该网络可有效提升图像语义分割性能,具有一定应用潜力。; 来源：详细信息评论

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