融合累积分布函数和通道注意力机制的DeepLabV3+图像分割算法

何雪东; 宣士斌; 王款; 陈梦楠

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融合累积分布函数和通道注意力机制的DeepLabV3+图像分割算法

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为了解决DeepLabV3+在语义分割时未充分利用主干的低级特征,以及大倍数上采样造成有效特征缺失的问题,提出一种累积分布通道注意力DeepLabV3+(CDCA-DLV3+)模型。首先,基于累积分布函数和通道注意力提出了累积分布通道注意力(CDCA);然后,利用CDCA获取主干部分有效的低级特征;最后,采用特征金字塔网络(FPN)进行特征融合和逐步上采样,从而避免大倍数上采样所造成的特征损失。CDCA-DLV3+模型在Pascal VOC2012验证集与Cityscapes数据集上的平均交并比(mIoU)分别为80.09%和80.11%,相较于DeepLabV3+模型分别提升1.24和1.02个百分点。实验结果表明,所提模型分割结果更加精确。

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来源
《计算机应用》 |2023年第3期|936-942|共7页
作者
何雪东; 宣士斌; 王款; 陈梦楠;
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作者单位

广西民族大学人工智能学院;

广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室(广西民族大学);

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
深度学习; 图像语义分割; 通道注意力机制; DeepLabV3+; 累积分布函数;

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