【摘 要】
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街道场景图像的准确分割对于自动驾驶系统具有重要辅助作用，而针对该场景的现有语义分割方法仍存在分割精度不高、参数量大等问题。为有效改善语义分割性能，通过构建空间注意力模块和通道注意力模块，提出一种注意力语义分割网络。该网络首先采用残差网络提取特征，然后并行使用两种注意力模块分别从空间和通道维度自适应细化特征图，以使网络在训练学习过程中更加关注信息丰富的空间区域和通道，进而增强网络表示能力。所提注意力
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61975125）；
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街道场景图像的准确分割对于自动驾驶系统具有重要辅助作用，而针对该场景的现有语义分割方法仍存在分割精度不高、参数量大等问题。为有效改善语义分割性能，通过构建空间注意力模块和通道注意力模块，提出一种注意力语义分割网络。该网络首先采用残差网络提取特征，然后并行使用两种注意力模块分别从空间和通道维度自适应细化特征图，以使网络在训练学习过程中更加关注信息丰富的空间区域和通道，进而增强网络表示能力。所提注意力模块具有结构简单和轻量级的特点，能与网络一起进行端到端训练。在Cityscapes和CamVid数据集上的实验结果表明，该注意力语义分割网络在较少的参数条件下，可获得较好的分割效果。
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