基于注意力机制的多尺度融合航拍影像语义分割

摘要：

航拍影像同一场景不同对象尺度差异较大,采用单一尺度的分割往往无法达到最佳的分类效果.为解决这一问题,提出一种基于注意力机制的多尺度融合模型.首先,利用不同采样率的扩张卷积提取航拍影像的多个尺度特征;然后,在多尺度融合阶段引入注意力机制,使模型能够自动聚焦于合适的尺度,并为所有尺度及每个位置像素分别赋予权重;最后,将加权融合后的特征图上采样到原图大小,对航拍影像的每个像素进行语义标注.实验结果表明,与传统的FCN、DeepLab语义分割模型及其他航拍影像分割模型相比,基于注意力机制的多尺度融合模型不仅具有更高的分割精度,而且可以通过对各尺度特征对应权重图的可视化,分析不同尺度及位置像素的重要性.

关键词：语义分割、多尺度融合、注意力机制、卷积神经网络

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目51407076;中央高校基本科研业务费专项资金2018MS075

在线出版日期：2019-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1069-1077