典型文献
基于注意力机制的全景分割网络
文献摘要：
针对全景分割的背景类实例重叠问题,提出了一种基于注意力机制的全景分割网络(Attention—guided Panoptic Segmentation Network,APSNet).APSNet基于UPSNet网络进行改进.首先,在残差网络和特征金字塔之间添加一种可以同时在空间注意力和通道注意力上建模的三重态注意力机制,通过学习通道和空间特征信息,增强特征金字塔的特征提取能力;其次,在语义分割部分中,添加一种语义增强注意力机制,通过聚合多层次特征和学习空间特征信息,提升语义分割对于背景和前景的分割效果.对比实验表明,APSNet的全景质量提升了 0.8％,实例级全景质量提升了 2.7％,同时可以在一定程度上降低全景融合时实例分割与语义分割所发生背景类实例重叠的概率.
文献关键词：
全景分割;背景类实例重叠;三重态注意力机制;语义增强注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
雷海卫;何方圆;贾博慧;吴倩
作者机构：
中北大学大数据学院,山西太原030051
文献出处：
引用格式：
[1]雷海卫;何方圆;贾博慧;吴倩-.基于注意力机制的全景分割网络)[J].微电子学与计算机,2022(01):39-45
A类：
背景类实例重叠,APSNet,UPSNet,三重态注意力机制,语义增强注意力机制
B类：
全景分割,分割网络,Attention,guided,Panoptic,Segmentation,Network,残差网络,特征金字塔,空间注意力,通道注意力,学习通道,空间特征,特征信息,特征提取能力,语义分割,分割部分,多层次特征,学习空间,分割效果,实例分割
AB值：
0.241857
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