融合注意力机制的移动端人像分割网络

• 作者: 严群 周鹏 姚剑敏 林志贤 郭太良
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: 人像分割 注意力机制 轻量化 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 547-554
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5152字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20203506.0547

摘要

现有的移动端人像分割网络存在分割精度差、分割边缘模糊等问题.为此,提出了一种融合注意力机制的轻量化人像分割网络.首先,利用MobileNetV2网络提取图像特征.然后对注意力模块NLNet(Non-local neural networks)进行轻量化处理,随后将优化过的注意力模块嵌入到四层解码网络中.利用融合注意力机制的解码网络自适应地学习有效特征,最后通过SoftMax层得到人像分割结果图.同时改进了损失函数,引入多损失函数(Multi-Loss),使网络更容易收敛.解码网络融合注意力机制的方式使得轻量化网络可以在语义分割任务上取得较好的效果.实验结果表明,模型在550张自采集的人像测试集上达到了92.29％的交并比(MeanIOU),单张图片在Inter(R) Core i5 CPU上的分割时间为0.74 s.与传统的人像分割网络相比,研究网络的分割精度和分割速度优势明显,适合应用于移动端设备.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周鹏	平板显示技术国家地方联合工程实验室福州大学物理与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
2	姚剑敏	平板显示技术国家地方联合工程实验室福州大学物理与信息工程学院	2	0	0.0	0.0
6	林志贤	平板显示技术国家地方联合工程实验室福州大学物理与信息工程学院	3	1	1.0	1.0
7	严群	平板显示技术国家地方联合工程实验室福州大学物理与信息工程学院	2	0	0.0	0.0