MFANet:一种用于雾天图像语义分割的多任务融合注意力网络

任东东; 李金宝; 赵俊一

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MFANet:一种用于雾天图像语义分割的多任务融合注意力网络

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雾天情况下摄像机采集到的图片模糊不清,严重影响了语义分割的准确性.在过去的研究中,图像去雾与语义分割任务通常用级联处理的方式,导致图像去雾结果不能很好地适应语义分割任务.本文将图像去雾与语义分割任务融合处理,提出了一种多任务融合注意力网络,该网络由去雾编码模块、分割解码模块和特征转移模块三部分组成.去雾编码模块通过下采样来获取不同分辨率的特征信息,并通过相邻尺度间的残差连接来防止高频特征丢失,使各尺度层特征在不丢失重要细节信息的情况下有效去除雾噪声.分割解码模块通过上采样来恢复特征分辨率,并通过融合浅层与深层的特征,提高分割模块的特征利用率.特征转移模块通过连接去雾和分割两个任务模块,既有效解除了雾与信号之间的纠缠,又增强了去雾特征对分割任务的适应性.实验结果表明,所提出的方法对雾天图像语义分割结果明显优于已有方法.

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来源
《黑龙江大学自然科学学报》 |2021年第5期|608-616|共9页
作者
任东东; 李金宝; 赵俊一;
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作者单位

黑龙江大学计算机科学技术学院哈尔滨150080;

齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省人工智能研究院济南250014;

黑龙江大学电子工程学院哈尔滨150080;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
图像去雾; 语义分割; 注意力机制; 卷积神经网络;

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