融合通道注意力机制和深度编解码卷积网络的道路场景分割

摘要：

针对深度编解码卷积网络在道路场景分割中没有考虑对各卷积特征图通道依赖性的问题,提出了一种融合通道注意力机制的深度编解码卷积网络,并将通道注意力机制改进为双路通道注意力机制.该方法保留了原有通道注意力机制能优化背景信息的优点,同时增加另一路通道用来收集到难区分物体之间重要的特征,从而获得详细的通道注意力.实验结果表明,对于道路场景图像,融合双路通道注意力机制的深度编解码卷积网络进一步提高了分割性能,其中在评价指标准确率和平均交并比分别提高了约7个百分点和8个百分点.

关键词：道路场景分割;深度编解码卷积网络;通道注意力机制;分割性能

所属期刊栏目：42

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61673277

在线出版日期：2021-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2362-2367