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摘要:
如何捕获更长距离的上下文信息成为语义分割的一个研究热点,但已有的方法无法捕获到全局的上下文信息.为此,文章提出了一种全局注意力模块,其通过计算每个像素和其他像素之间的关系生成一个全局关系注意力谱,然后通过该全局注意力谱来对深层卷积特征进行重新聚合,加强其中的有用信息,抑制无用的噪声信息.在具有挑战性的Cityscapes和PASCAL VOC 2012数据集上验证了所提出的方法具有有效性其优于现有的方法.
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内容分析
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文献信息
篇名 基于全局注意力机制的语义分割方法研究
来源期刊 现代信息科技 学科 工学
关键词 语义分割 注意力机制 全局信息
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 计算机技术
研究方向 页码范围 102-104
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 2417字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭启伟 2 0 0.0 0.0
2 冯杰 1 0 0.0 0.0
3 吕进 2 0 0.0 0.0
4 余磊 2 0 0.0 0.0
5 程鼎 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
语义分割
注意力机制
全局信息
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代信息科技
半月刊
2096-4706
44-1736/TN
16开
广东省广州市白云区机场路1718号8A09
46-250
2017
chi
出版文献量(篇)
4784
总下载数(次)
45
总被引数(次)
3182
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