典型文献
基于改进HRNet架构的图像语义分割算法应用研究
文献摘要：
针对当前主流图像语义分割算法提取的特征图分辨率过低,上采样过程中有效语义信息损失过大,易丢失像素点和目标物体区域相关性的问题,提出了一种基于HRNet-OCR联合交叉注意力机制的图像语义分割算法.该法先采用HRNet替代ResNet作为特征提取骨干网络,保留特征提取过程中的高分辨率信息;然后融合OCR算法对图像进行初步的粗略分割,确定目标对象的大致区域;最后,引入交叉注意力机制模块对像素和对象区域的关联程度加权计算,实现像素的精准分类,保留分割区域的边缘细节.实验结果表明,与常见的分割算法FCN、PSPNet、DeepLabv3+等相比,所提算法在ADE20K、Cityscapes、PASCAL VOC 2012数据集上的mIoU分别提升5.37％、3.09％和2.71％,且可以有效保留细节信息,大幅度改善分割精度.
文献关键词：
语义分割;HRNet;OCR;交叉注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
胡航;牛晓伟;左昊;金重阳
作者机构：
重庆三峡学院电子与信息工程学院,重庆 404100
文献出处：
引用格式：
[1]胡航;牛晓伟;左昊;金重阳-.基于改进HRNet架构的图像语义分割算法应用研究)[J].现代计算机,2022(18):23-29
A类：
B类：
HRNet,图像语义分割,分割算法,算法应用,特征图,上采样,语义信息,信息损失,像素点,区域相关,OCR,交叉注意力机制,ResNet,取骨,骨干网络,粗略,注意力机制模块,关联程度,现像,精准分类,边缘细节,FCN,PSPNet,DeepLabv3+,ADE20K,Cityscapes,PASCAL,VOC,mIoU,细节信息
AB值：
0.399972
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