融合注意力机制的对抗式半监督语义分割

摘要：

图像语义分割任务是计算机视觉领域重要研究课题之一.当前基于全卷积神经网络的语义分割算法存在像素之间缺乏关联性、卷积核感受野小于理论值、人工标记数据集标签成本大等问题.为了解决上述问题,提出了一种融合注意力机制的对抗式半监督语义分割模型.将生成对抗网络应用到图像语义分割中,增强像素点之间的关联性;提出模型在生成网络中加入自注意力模块和多核池化模块以对长距离语义信息进行融合,扩大了卷积核感受野;在PASCAL VOC2012增强数据集和Cityscapes数据集上进行了大量实验,实验结果证明了该方法在图像语义分割任务中的有效性和可靠性.

关键词：语义分割、生成对抗网络、注意力机制、半监督训练

所属期刊栏目：59

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：内蒙古自治区自然科学基金项目;内蒙古自治区高等学校科学研究项目

在线出版日期：2023-04-27（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：254-262