西南石油大学机电工程学院, 四川 成都 610500
高精度的语义分割结果往往依赖于丰富的空间语义信息与细节信息,但这两者的计算量均较大。为了解决该问题,通过分析图像局部像素具有的相似性,提出了一种基于区域自我注意力的实时语义分割网络。该网络可分别通过一个区域级的自我注意力模块和一个局部交互通道注意力模块计算出特征信息的区域级关联性和通道注意力信息,然后以较少的计算量获取丰富的注意力信息。在Cityscapes数据集上的实验结果表明,相比现有的实时分割网络,本网络的分割精度更高、速度更快。
图像处理 语义分割 卷积神经网络 注意力机制 激光与光电子学进展
2021, 58(8): 0810018
