结合级联ASPP和注意力交叉融合的图像语义分割算法

摘要：

针对DeepLabv3+模型多层卷积叠加造成图像小目标信息丢失、目标边缘分割精度低等问题,提出一种结合级联ASPP和注意力交叉融合的图像语义分割算法.算法在编码端将密集连接的空洞空间金字塔池化模块引入DeepLabv3+网络,提高网络像素采样密集度,增强网络提取细节特征的能力.在解码端加入注意力交叉融合模块进行卷积运算,实现对原始特征的重新校准.利用Cityscapes数据集对改进算法模型进行验证,结果表明,新算法平均交并比达到74.36％,优于对比算法,具有的一定应用潜力.

关键词：DeepLabv3+模型、语义分割、级联ASPP、注意力机制

所属期刊栏目：43

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省科学技术基金资助项目

在线出版日期：2022-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：28-32