【摘 要】
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针对语义分割领域中多尺度共享网络方法训练复杂度高，以及尺度注意力图在小、长条状目标与目标边缘处拟合效果不佳等问题，本文提出面向语义分割模型的外接多尺度投票网络。首先提出直接投票融合各尺度分割结果，降低训练复杂度。为改善尺度注意力图的拟合效果，在投票网络中，提出多类别投票方法，扩大投票空间、再融入混合池化，聚合近程与远程权值、接着提出类内、类间投票注意力，获取权值、类间关系、最后采用不规则卷积辅助目
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针对语义分割领域中多尺度共享网络方法训练复杂度高，以及尺度注意力图在小、长条状目标与目标边缘处拟合效果不佳等问题，本文提出面向语义分割模型的外接多尺度投票网络。首先提出直接投票融合各尺度分割结果，降低训练复杂度。为改善尺度注意力图的拟合效果，在投票网络中，提出多类别投票方法，扩大投票空间、再融入混合池化，聚合近程与远程权值、接着提出类内、类间投票注意力，获取权值、类间关系、最后采用不规则卷积辅助目标边缘拟合。在Cityscapes数据集，本文方法在FCN、PSPNet、DeepLabv3+分割模型基
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