| 基于DeepLabV3+与注意力机制相结合的图像语义分割 |
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| 引用本文： | 邱云飞,温金燕. 基于DeepLabV3+与注意力机制相结合的图像语义分割[J]. 激光与光电子学进展, 2022, 59(4): 122-131. DOI: 10.3788/LOP202259.0410008 |
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| 作者姓名： | 邱云飞 温金燕 |
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| 作者单位： | 辽宁工程技术大学软件学院,辽宁葫芦岛125105 |
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| 摘 要： | 基于DeepLabV3+进行图像分割时,在特征提取阶段忽略了不同级别的特征图中存在的特征重要程度不同,丢失了大量的细节信息,致使分割效果不佳.针对该问题,提出了一种基于DeepLabV3+与注意力机制相结合的图像语义分割算法.在骨干网络Xception模型中提取两条低级特征作为解码器的输入特征,提高特征提取的准确性;采...
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| 关 键 词： | 图像处理 图像分割 DeepLabV3+ Xception模型 注意力机制 空间注意力 通道注意力 |
Image Semantic Segmentation Based on Combination of DeepLabV3+and Attention Mechanism |
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| Qiu Yunfei,Wen Jinyan. Image Semantic Segmentation Based on Combination of DeepLabV3+and Attention Mechanism[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2022, 59(4): 122-131. DOI: 10.3788/LOP202259.0410008 |
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| Authors: | Qiu Yunfei Wen Jinyan |
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