【摘 要】
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基于DeepLabV3+算法进行图像语义分割的任务中,因忽视不同级别特征图中的特征重要程度存在差异性,导致丢失大量的特征细节信息,致使分割效果不佳,针对上述问题,提出了一种基于改进Deep Lab V3+的图像语义分割方法。首先,采用Xception模型作为主干网络,在这个模型中同时提取两条低级特征作为解码器的特征输入,增加特征信息;其次,引入注意力机制,采用通道注意力对从主干网络中获取到的特征图
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基于DeepLabV3+算法进行图像语义分割的任务中,因忽视不同级别特征图中的特征重要程度存在差异性,导致丢失大量的特征细节信息,致使分割效果不佳,针对上述问题,提出了一种基于改进Deep Lab V3+的图像语义分割方法。首先,采用Xception模型作为主干网络,在这个模型中同时提取两条低级特征作为解码器的特征输入,增加特征信息;其次,引入注意力机制,采用通道注意力对从主干网络中获取到的特征图进行加权处理,再与经过ASPP模块处理后的特征图进行融合,获取丰富的上下文信息,得到高级特征;采用空间注意力分别对两个低级特征与经过卷积处理后的高级特征进行融合,过滤大量的背景信息,突出特征点;同时,将深度可分离卷积代替空洞卷积,减少参数,提高计算速度;最后,采用Focal Loss损失函数通过降低内部加权,减少特征信息的损失。实验利用平均交并比（m Io U）、平均像素精度（MPA）和损失值作为评价指标,分别在PASCAL VOC 2012和Cityscapes两组数据集上进行实验,得到mIoU值分别为84.44%和75.87%,MPA值分别为92.50%和89.01%,同时与PSPNet、DANet、SANet算法进行比较,分割精度分别提高了5.88%、3.48%和1.24%,实验结果表明提出的方法可以有效提高特征提取的准确性,提升最终的分割效果。该论文有图32幅,表11个,参考文献50篇。
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