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基于改进空间通道信息的全局烟雾注意网络
被引量：
3
1
作者
董泽舒
袁非牛
夏雪
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1471-1479,共9页
针对烟雾因半透明、形状不规则和边界模糊造成分割困难的问题,提出了基于注意力机制的长距离信息建模方法,以提取长距离像素间的依赖和连续性关系。通过注意力机制作用原理,解决孤立小块区域误分类问题,减少非连续区域的烟雾误判。为避...
针对烟雾因半透明、形状不规则和边界模糊造成分割困难的问题,提出了基于注意力机制的长距离信息建模方法,以提取长距离像素间的依赖和连续性关系。通过注意力机制作用原理,解决孤立小块区域误分类问题,减少非连续区域的烟雾误判。为避免注意力网络大尺寸矩阵运算造成的内存和计算负担,对空间和通道2种注意力方式进行改进,分别设计了双向定位空间注意力(BDA)模块和多尺度通道注意力(MSCA)融合模块,弥补现有注意力全局池化操作导致的大量空间信息丢失。将所提注意力模块和残差深度网络合并,构建面向图像烟雾分割的全局烟雾注意网络,在尽可能不丢失全局信息相关性的同时减少内存消耗。实验结果表明:所提网络在DS01、DS02、DS03合成烟雾测试集上,取得的平均交并比分别为73.13%、73.81%、74.25%,总体上优于对比算法。
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关键词
烟雾分割
双向定位
空间注意力
多尺度融合
通道注意力
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职称材料
题名
基于改进空间通道信息的全局烟雾注意网络
被引量：
3
1
作者
董泽舒
袁非牛
夏雪
机构
上海师范大学信息与机电工程学院
江西财经大学信息管理学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期1471-1479,共9页
基金
国家自然科学基金(61862029,62062038)
江西省教育厅课题(GJJ201117)。
文摘
针对烟雾因半透明、形状不规则和边界模糊造成分割困难的问题,提出了基于注意力机制的长距离信息建模方法,以提取长距离像素间的依赖和连续性关系。通过注意力机制作用原理,解决孤立小块区域误分类问题,减少非连续区域的烟雾误判。为避免注意力网络大尺寸矩阵运算造成的内存和计算负担,对空间和通道2种注意力方式进行改进,分别设计了双向定位空间注意力(BDA)模块和多尺度通道注意力(MSCA)融合模块,弥补现有注意力全局池化操作导致的大量空间信息丢失。将所提注意力模块和残差深度网络合并,构建面向图像烟雾分割的全局烟雾注意网络,在尽可能不丢失全局信息相关性的同时减少内存消耗。实验结果表明:所提网络在DS01、DS02、DS03合成烟雾测试集上,取得的平均交并比分别为73.13%、73.81%、74.25%,总体上优于对比算法。
关键词
烟雾分割
双向定位
空间注意力
多尺度融合
通道注意力
Keywords
smoke segmentation
bi-directional localization
spatial attention
multi-scale fusion
channel attention
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进空间通道信息的全局烟雾注意网络
董泽舒
袁非牛
夏雪
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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