应用多尺度级联注意力机制的场景分割研究

• 作者: 董虎胜
• 来源期刊: 福建电脑
• 关键词: 注意力机制 深度学习 场景分割 多尺度空间
• 年，卷（期）: 2021,（10）
• 所属期刊栏目: 论著|Research Articles
• 页码范围: 8-11
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16707/j.cnki.fjpc.2021.10.002

摘要

场景分割通过为图像的每个像素标注所属类别实现了对图像语义层次的理解,在自动驾驶、机器人感知、遥感图像分析等领域都具有广泛的应用价值.由于注意力机制能够有效地获得图像中的前景对象,为场景分割提供引导,近年来在场景分割中获得了越来越多的应用.本文在对图像的非局部注意力机制工作原理进行深入研究后,设计了多尺度级联的注意力模型.该模型通过对不同尺度空间的图像应用注意力机制来获得特征的权重,将各尺度上的特征进行有机地融合,并实现模型的"端到端"训练.实验结果表明,该模型能够取得优秀的图像分割效果,分割后的对象具有精确的像素边缘.