基于双分支融合注意力机制的图像分割算法

摘要：

针对DeepLabV3+在特征提取阶段忽略了不同尺度特征重要程度出现的部分细节信息损失导致图像分割不细致,提出一种融合双分支特征提取和注意力机制的改进算法.ResNet101骨干网络初步提取出的特征图作为注意力机制的输入特征,解决了网络退化及梯度消失的问题,也能够捕获到被DeepLabV3+忽略的图像细节信息;设计双分支特征提取机制扩大特征提取能力,细化图像边缘信息以优化网络对不同尺度特征关注不均的问题;同时,联合采用交叉熵损失和类别不平衡函数两种损失函数作为损失函数,通过聚焦于前景样本降低背景的影响,提高算法分割精度.实验结果表明,改进算法在PASCAL VOC 2012和CityScapes数据集上的平均交并比(MIoU)值分别达到了 79.92％和68.59％,与经典算法和基于DeepLabV3+改进的算法相比,特征提取的准确性有所提高,分割效果更优.

关键词：深度学习、语义分割、注意力机制、双分支特征提取

所属期刊栏目：32

分类号：TP391.41;TP751;U446.2

资助基金：河南省科技研发项目;河南省科技攻关项目

在线出版日期：2023-05-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：212-219