【摘 要】
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由于热图像存在无颜色信息，边缘模糊，细节信息较弱等问题，较难获得高质量的图像分割效果。为解决这个问题，在编码-解码（encode-decode）架构的基础上，本文增加了多级像素空间注意模块（multi-level pixel spatial attention module， MPAM）、边缘提取模块（edge extraction module， EEM）和小目标提取模块（tiny target
【基金项目】
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国家自然科学基金（61976094）；
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由于热图像存在无颜色信息，边缘模糊，细节信息较弱等问题，较难获得高质量的图像分割效果。为解决这个问题，在编码-解码（encode-decode）架构的基础上，本文增加了多级像素空间注意模块（multi-level pixel spatial attention module， MPAM）、边缘提取模块（edge extraction module， EEM）和小目标提取模块（tiny target extraction module， TTM）。其中，MPAM能使网络充分保留细节的同时捕捉到语义信息，EEM和TTM分别提取具有语义信息的边缘和小目标等细节特征。为提高各类别边缘相交区域像素点和小目标物体的预测精度，设计了专门的损失函数对已获得的边缘和小目标特征进行监督训练，提高各类别边缘相交区域像素点和小目标物体的预测精度。将该方法分别应用于课题组构建的热图像数据集SCUT＿SEG，公开的热图像数据集SODA和合成热红外数据集Cityscpae，实验结果表明，本文方法比FCN，PSPNet，Deeplabv3+，MCNet，EC-CNN等5种网络分割算法效果略好，性能提升约2.2百分点。
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