计算机辅助设计与图形学学报

作者：张蕊, 刘孟轩, 孟晓曼, 武益超

关键词：语义分割, 注意力机制, 多尺度特征, 卷积神经网络

针对卷积神经网络在图像语义分割时存在部分语义信息丢失、边界定位精度较低等问题, 提出联合注意力机制和多尺度特征的卷积神经网络.首先基于注意力机制将网络提取到的多尺度特征进行加权融合, 然后采用扩张卷积和全局平均池化聚合多尺度目标信息, 最后采用边界精细粒度特征提取模块对分割边界进行优化.在多尺度PASCAL VOC2012和高分辨率Cityscapes数据集上的实验结果表明, 所提网络的分割效果显著优于骨干网络ResNet-101, 平均交并比分别提高12.2个百分点和9.3个百分点.

来源：2024年第10期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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