典型文献
基于改进空间通道信息的全局烟雾注意网络
文献摘要：
针对烟雾因半透明、形状不规则和边界模糊造成分割困难的问题,提出了基于注意力机制的长距离信息建模方法,以提取长距离像素间的依赖和连续性关系.通过注意力机制作用原理,解决孤立小块区域误分类问题,减少非连续区域的烟雾误判.为避免注意力网络大尺寸矩阵运算造成的内存和计算负担,对空间和通道2种注意力方式进行改进,分别设计了双向定位空间注意力(BDA)模块和多尺度通道注意力(MSCA)融合模块,弥补现有注意力全局池化操作导致的大量空间信息丢失.将所提注意力模块和残差深度网络合并,构建面向图像烟雾分割的全局烟雾注意网络,在尽可能不丢失全局信息相关性的同时减少内存消耗.实验结果表明:所提网络在DS01、DS02、DS03合成烟雾测试集上,取得的平均交并比分别为73.13％、73.81％、74.25％,总体上优于对比算法.
文献关键词：
烟雾分割;双向定位;空间注意力;多尺度融合;通道注意力
中图分类号：
作者姓名：
董泽舒;袁非牛;夏雪
作者机构：
上海师范大学 信息与机电工程学院, 上海 201418;江西财经大学 信息管理学院, 南昌 330032
文献出处：
引用格式：
[1]董泽舒;袁非牛;夏雪-.基于改进空间通道信息的全局烟雾注意网络)[J].北京航空航天大学学报,2022(08):1471-1479
A类：
MSCA,烟雾分割,DS02,DS03
B类：
改进空间,注意网络,半透明,边界模糊,注意力机制,长距离,信息建模,距离像,像素,作用原理,小块,误分类,分类问题,非连续,连续区,误判,注意力网络,大尺寸,矩阵运算,计算负担,双向定位,空间注意力,BDA,多尺度通道注意力,全局池化,池化操作,空间信息,信息丢失,注意力模块,深度网络,络合,建面,全局信息,DS01,测试集,平均交并比,对比算法,多尺度融合
AB值：
0.431172
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