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摘要
采用加强特征提取网络为MobileNetV2的融合多特征金字塔场景解析网络（PSPnet）来实现复杂场景下的图像语义分割.相对于深度残差网络ResNet50和MobileNetV1，引入了线性瓶颈结构和反向残差结构，利用金字塔池化模块（PPM）来处理不同层级的图像特征信息，并将其进行特征拼接，有效避免了不同分割尺寸下，子区域之间关键特征信息的缺失.在此基础上，引入注意力机制模块，结合通道注意力机制（CAM）和空间注意力机制（SAM），进一步提高分割精度.实验结果表明：该方法可以提高图像识别的准确率，并节省训练时间.
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单位上海师范大学; 机电工程学院
