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摘要
本文针对场景中目标多样性和尺度不统一等现象造成的边缘分割错误、特征不连续问题,提出了一种交叉特征融合和RASPP驱动的场景分割方法.该方法以交叉特征融合的方式合并编码器输出的多尺度特征,在融合高层语义信息时使用复合卷积注意力模块进行处理,避免上采样操作造成的特征信息丢失以及引入噪声的影响,细化目标边缘分割效果.同时提出了深度可分离残差卷积,在此基础上设计并实现了结合残差的金字塔池化模块——RASPP,对交叉融合后的特征进行处理,获得不同尺度的上下文信息,增强特征语义表达.最后,将RASPP模块处理后的特征进行合并,提升分割效果.在Cityscapes和CamVid数据集上的实验结果表明,本文提出方法相比现有方法具有更好的表现,并且对场景中的目标边缘有更好的分割效果.
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