结合自注意力和特征自适应融合的语义分割算法

作者：傅双杰; 陈玮^*; 尹钟

来源：信息与控制, 2022, 51(06): 680-698.

DOI：10.13976/j.cnki.xk.2022.1584

• 场景图像语义分割
• 自注意力机制
• 多尺度目标
• 类别平衡
• 自适应融合

针对场景图像语义分割任务中存在多尺度目标以及特征提取网络缺乏对全局上下文信息的获取等问题，设计了一种嵌入改进自注意力机制以及自适应融合多尺度特征的双路径分割算法。在空间路径利用双分支的简易下采样模块进行4倍下采样提取高分辨率的边缘细节信息，使网络对目标边界分割更精确。在语义路径嵌入上下文捕获模块和自适应特征融合模块，为解码阶段提供具有丰富多尺度的高语义上下文信息，并采用类别平衡策略进一步提升分割效果。经过实验验证，该模型在Camvid和Aeroscapes数据集上的MIOU(mean intersection over union)指标分别为59.4%和60.1%,具有较好的分割效果。

• 单位
  上海理工大学