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结合上下文注意力的卷积自校正图像语义分割
被引量：
3
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作者
陈孝如
曾碧卿
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第2期525-533,共9页
针对现有图像语义分割中存在小目标对象分割精度不高等问题,提出一种结合上下文注意力的卷积自校正图像语义分割模型。使用上下文注意力机制挖掘局部区域内细粒度特征,结合上下文循环神经网络和残差学习充分挖掘图像的深层隐含语义特征...
针对现有图像语义分割中存在小目标对象分割精度不高等问题,提出一种结合上下文注意力的卷积自校正图像语义分割模型。使用上下文注意力机制挖掘局部区域内细粒度特征,结合上下文循环神经网络和残差学习充分挖掘图像的深层隐含语义特征;构建辅助分割模型,在给定图像和边界框注释的情况下生成每像素的标签分布,提出卷积自校正模型,实现分割模型的动态调整。基于3种数据集对所提模型的分割精度进行实验论证,实验结果表明,所提模型的分割精度与分割效果均明显高于其它模型,具有良好的泛化能力。
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关键词
上下文注意力
卷积自校正
图像语义
分割
辅助分割模型
平均交并比
平均像素精度
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职称材料
题名
结合上下文注意力的卷积自校正图像语义分割
被引量：
3
1
作者
陈孝如
曾碧卿
机构
广州软件学院软件工程系
华南师范大学软件学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第2期525-533,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61772211、61503143)
广东省教育厅2021年度普通高校特色创新科研基金项目(2021KTSCX160)。
文摘
针对现有图像语义分割中存在小目标对象分割精度不高等问题,提出一种结合上下文注意力的卷积自校正图像语义分割模型。使用上下文注意力机制挖掘局部区域内细粒度特征,结合上下文循环神经网络和残差学习充分挖掘图像的深层隐含语义特征;构建辅助分割模型,在给定图像和边界框注释的情况下生成每像素的标签分布,提出卷积自校正模型,实现分割模型的动态调整。基于3种数据集对所提模型的分割精度进行实验论证,实验结果表明,所提模型的分割精度与分割效果均明显高于其它模型,具有良好的泛化能力。
关键词
上下文注意力
卷积自校正
图像语义
分割
辅助分割模型
平均交并比
平均像素精度
Keywords
context attention
convolution self-tuning
image semantic segmentation
auxiliary segmentation model
mean intersection over union
mean pixel accuracy
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
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1
结合上下文注意力的卷积自校正图像语义分割
陈孝如
曾碧卿
《计算机工程与设计》
北大核心
2022
3
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