【摘 要】
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随着神经网络的飞速发展,基于神经网络的语义分割在效果上相比传统的方法实现了巨大的突破。语义分割技术可以运用到多种场景,如无人驾驶、医学图像分析、虚拟现实和人机交互等。研究人员通过不断改进网络结构来提升神经网络在语义分割上的性能,在网络结构中加入注意力机制是一个有效的方式。现有的自注意力网络通过大量的矩阵乘来获取全局特征共享,因此具有大型的参数量。本文旨在改进现有注意力机制来提高网络的分割效果。主要
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随着神经网络的飞速发展,基于神经网络的语义分割在效果上相比传统的方法实现了巨大的突破。语义分割技术可以运用到多种场景,如无人驾驶、医学图像分析、虚拟现实和人机交互等。研究人员通过不断改进网络结构来提升神经网络在语义分割上的性能,在网络结构中加入注意力机制是一个有效的方式。现有的自注意力网络通过大量的矩阵乘来获取全局特征共享,因此具有大型的参数量。本文旨在改进现有注意力机制来提高网络的分割效果。主要做了以下工作:本文通过改进自注意力模块,提出了一种新型的位置特征共享模块（PFS）,来表征每一个像素位置与全局所有像素位置的上下文相关性。在原有矩阵乘获取位置之间的关系权重之前进行了一个全局平均池化,在减少参数量的基础上而不影响性能。对于通道注意力模块,本文提出了一种通道特征共享模块（CFS）,该模块放弃了原有的矩阵乘,先通过全局平均池化来最小化位置信息的影响,然后再通过一个全连接获取每一个通道之间的上下文关系,在减少参数量的基础上获得了更好的性能。基于以上两个模块,得到了本文的语义分割模型:双重特征共享网络（DFSNet）。本文在DFSNet的基础通过多尺度设计,将通道特征共享模块加入到不同尺度的卷积分支中来捕获不同尺度下的通道上下文关系,设计出一个多尺度特征共享网络（MFSNet）,与DFSNet进行了对比实验,得到了性能的提升。本文在City Scapes、PASCAL VOC 2012、COCO stuff数据集上进行了实验,对比了本文所改进的网络以及当前比较经典的网络模型,获得了更高的平均交并比（m Io U）。本文还对通道特征共享模块和位置特征共享模块的串并联以及串联先后顺序进行了探索,发现串联情况下通道特征共享模块在前的效果更好。实验证明,该模型具有很好的收敛性和鲁棒性,具有更好的分割效果。
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