典型文献
A-LinkNet:注意力与空间信息融合的语义分割网络
文献摘要：
针对道路图像语义分割中上下文信息不足以及空间细节信息易丢失等问题,本文提出一种基于LinkNet模型的实时分割方法.首先,在编码区域构建一种新的注意力机制,捕获道路图像的位置以及通道依赖,增加目标特征的提取能力.然后,在中心区域引入空洞空间金字塔池化模型,在不影响图像分辨率的情况下捕获更加丰富的多尺度特征.在通用数据库上的实验结果表明,所提方法在Cityscapes数据集上MIoU达到了64.78％,与LinkNet相比较,提高了5.01％,同时对于细小目标物体以及边界分割视觉效果有明显的改善,分割准确率获得了较大提升.
文献关键词：
语义分割;注意力机制;空洞空间金字塔池化;LinkNet
中图分类号：
作者姓名：
杜敏敏;司马海峰
作者机构：
河南理工大学计算机学院,河南焦作454000
文献出处：
引用格式：
[1]杜敏敏;司马海峰-.A-LinkNet:注意力与空间信息融合的语义分割网络)[J].液晶与显示,2022(09):1199-1208
A类：
B类：
LinkNet,空间信息,信息融合,语义分割网络,道路图像,图像语义分割,上下文信息,空间细节信息,分割方法,在编,编码区,注意力机制,目标特征,特征的提取,中心区,空洞空间金字塔池化,空间金字塔池化模型,影响图,图像分辨率,多尺度特征,通用数据,Cityscapes,MIoU,细小,小目标,界分,视觉效果
AB值：
0.382156
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