基于密集层和注意力机制的快速语义分割

作者：程晓悦; 赵龙章; 胡穹; 史家鹏

来源：计算机工程, 2020, 46(04): 247-259.

DOI：10.19678/j.issn.1000-3428.0054245

• 语义分割
• 轻量级网络
• 分组卷积
• 密集层
• 注意力机制

针对传统语义分割网络速度慢、精度低的问题,提出一种基于密集层和注意力机制的快速场景语义分割方法。在ResNet网络中加入密集层和注意力模块,密集层部分采用两路传播方式,以更好地获得多尺度目标,并使用分组卷积减少计算量。同时在特征提取网络中加入注意力模块,以减少精度损失。实验结果表明,该方法在保证分割精度的前提下提升了分割速度,在Cityscapes数据集上得到了81.5%的MIOU,速度为42.3 frame/s,在ADE20K数据集上得到了61.8%的MIOU,速度为27.9 frame/s。

• 单位
  南京工业大学