基于混合注意力的实时语义分割算法

• 作者: 严广宇 刘正熙
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 实时 语义分割 空间注意力 通道注意力
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 34-38
• 页数: 5页
• 字数: 2432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.10.007

摘要

实时语义图像分割算法出于模型推理速度考虑,通常会采取减少网络深度、宽度,缩小输入图片分辨率等方式来限制模型计算量和参数量.但上述这些操作会导致模型分割精度损失过多.针对此问题,提出使用混合注意力机制,在不引入过多参数和降低推理速度的情况下,使用空间注意力与通道注意力分支分别基于编码器特征图学习自适应权重,然后与特征图进行混合叠加.实验结果表明,在自行设计的网络中,综合运用空间注意力和通道注意力可以使模型在Cityscapes验证集上的mIOU提高1.82％.对于1024×512的图像,在NVIDIA GTX 1080ti显卡上模型推理速度为58fps.实验结果基本验证提出方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘正熙	四川大学计算机学院	42	266	9.0	16.0
2	严广宇	四川大学计算机学院	3	0	0.0	0.0