【摘 要】
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全卷积神经网络FCN-8S在进行多尺度特征融合时,由于未能考虑不同尺度特征各自的特点进行充分融合,导致分割结果精度较低,针对这一问题,文章提出了一种基于注意力机制的多尺度特征融合的全卷积神经网络模型.该模型基于注意力机制对FCN-8S中的不同尺度特征进行加权特征融合,以相互补充不同尺度特征包含的不同信息,进而提升网络的分割效果.文章模型在公共数据集PASCAL VOC2012和Cityscapes上进行验证,MIoU相对于FCN-8S分别提升了2.2％和0.8％.
【机 构】
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华北水利水电大学,河南 郑州 450046
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全卷积神经网络FCN-8S在进行多尺度特征融合时,由于未能考虑不同尺度特征各自的特点进行充分融合,导致分割结果精度较低,针对这一问题,文章提出了一种基于注意力机制的多尺度特征融合的全卷积神经网络模型.该模型基于注意力机制对FCN-8S中的不同尺度特征进行加权特征融合,以相互补充不同尺度特征包含的不同信息,进而提升网络的分割效果.文章模型在公共数据集PASCAL VOC2012和Cityscapes上进行验证,MIoU相对于FCN-8S分别提升了2.2％和0.8％.
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