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摘要
针对城市街景数据集中存在小目标和大量长条形状物体，分割难度大，虽然目前编码解码结构的网络能细化分割结果，但大多数都没有充分利用空间和上下文信息，因此本文提出一种基于像素注意力特征融合的语义分割算法。首先以ResNet50作为骨干网络，利用空洞空间卷积池化金字塔和条状池化进行初步特征融合，获得多尺度特征的同时规避无用信息；然后利用像素融合注意力模块，聚合上下文信息并恢复空间信息，最后利用注意力特征细化模块消除冗余信息。该算法在CamVid数据集上进行实验，结果表明该算法在验证集上能达到75.22%的mIoU,在测试集上也能达到67.21%。相比于DeepLabv3+网络分别提升了2.51%和2.86%。
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