基于高度有效驱动注意力与多层级特征融合的城市街景语义分割

赵迪; 孙鹏; 陈奕博; 熊炜; 刘粤; 李利荣

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基于高度有效驱动注意力与多层级特征融合的城市街景语义分割

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针对DeepLabv3+网络在进行城市街景图像分割任务时,没有充分利用到网络中多层级特征信息,导致分割结果存在大目标有孔洞、边缘目标分割不够精细等不足;并且考虑到城市街景数据具有天然的空间位置特殊性,本文提出在DeepLabv3+网络的基础上引入高度有效驱动注意力机制(height-driven efficient attention model,HEAM)与多层级特征融合模块(multi-stage feature fusion model,MFFM),将HEAM嵌入特征提取网络与空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling,ASPP)结构中,使其对目标关注更多垂直方向上的空间位置信息;MFFM通过融合多层特征图,在网络中形成多条融合支路依次连接到网络解码端,采用逐次上采样提高解码时像素上的连续性。将改进的网络通过CamVid城市街景数据集验证测试,实验结果表明,该网络能有效改善DeepLabv3+的不足,并且合理运用了数据集的位置先验性,增强了分割效果,在CamVid测试集上平均交并比(mean intersection over union,MIoU)达到了68.2%。

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来源
《光电子．激光》 |2022年第10期|1038-1046|共9页
作者
赵迪; 孙鹏; 陈奕博; 熊炜; 刘粤; 李利荣;
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作者单位

湖北工业大学电气与电子工程学院;

湖北武汉430068;

襄阳湖北工业大学产业研究院;

湖北襄阳441100;

美国南卡罗来纳大学计算机科学与工程系;

南卡罗来纳哥伦比亚29201;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TU984.113;TP391.41;
关键词
DeepLabv3+; 城市街景; 注意力机制; 语义分割; 特征融合;

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