典型文献
结合级联ASPP和注意力交叉融合的图像语义分割算法
文献摘要：
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.
文献关键词：
DeepLabv3+模型;语义分割;级联ASPP;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
陈娜;刘宇红;张荣芬
作者机构：
贵州大学大数据与信息工程学院,贵阳550025
文献出处：
引用格式：
[1]陈娜;刘宇红;张荣芬-.结合级联ASPP和注意力交叉融合的图像语义分割算法)[J].微处理机,2022(06):28-32
A类：
B类：
ASPP,交叉融合,图像语义分割,分割算法,DeepLabv3+,加造,成图,小目标,目标信息,信息丢失,边缘分割,在编,密集连接,空洞空间金字塔池化模块,像素,密集度,细节特征,解码,行卷,卷积运算,Cityscapes,改进算法,算法模型,新算法,平均交并比,比达,对比算法,注意力机制
AB值：
0.399975
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