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题名深度双分辨率融合多尺度的实时服装分割算法研究
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作者
李虎啸
陈绪君
田春欣
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机构
华中师范大学物理科学与技术学院
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第11期85-92,共8页
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基金
国家自然科学基金(No.60101204)
湖北省自然科学基金(No.2022CFB474)。
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文摘
针对当前基于服装分割的实时语义分割算法(如Deeplab系列、ERFNet系列、BiseNet等)对服装边缘分割细节特征不足、分割精度差、推理速度慢等问题,提出了一种深度双分辨率融合多尺度的实时语义分割算法MDRNet。为提升服装图像特征的学习能力,采用双分辨率特征网络同时提取高分辨率与低分辨特征,通过双边融合模块将不同分辨率特征进行多次融合,改进了高分辨率网络的深监督输出结构,并添加跨空间多尺度注意力模块捕捉跨空间的特征信息,最后将上下文提取模块DAPPM改为并行模块PAPPM,在提升准确率的同时,可有效减少参数量和计算复杂度并有效提升了FPS。实验结果表明,MDRNet在服装分割DeepFashion-MultiModal数据集上相对于DeeplabV3+、BiseNetv2等算法平均交并比分别提升9.2%、8.1%,为语义分割在服装上的应用提供了更好的技术解决方案。
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关键词
深度双分辨率
实时语义分割
跨空间多尺度
深监督
上下文提取模块
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Keywords
depth dual resolution
real-time semantic segmentation
multi-scale across space
deep supervision
context extraction module
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分类号
TN209
[电子电信—物理电子学]
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