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[IEEE 2018年国际神经网络联合会议(IJCNN)- 巴西里约热内卢(2018.7.8-2018.7.13)] 2018年国际神经网络联合会议(IJCNN)- 基于尺度内注意力和通道内注意力的语义图像分割

DOI:10.1109/IJCNN.2018.8489254 出版年份:2018 更新时间:2025-09-11 14:15:04
摘要: 多尺度特征提供了对象的不同上下文信息,这对提升语义分割任务的性能至关重要。但不同尺度的特征对最终预测的贡献是均等的。本文提出一种新型注意力机制,不仅能学习不同尺度间的权重,还能为内部通道的子区域分配重要性。该网络架构基于最先进的的前馈网络构建,以生成强语义特征图,并通过横向连接配备融合更大尺度特征图的顶-底通路。所提出的尺度内注意力??橹鹣袼氐厝岷图尤ú煌叨燃涞奶卣鳌N銮恐屑洳愀魈卣魍级孕阅艿挠跋?,我们进一步提出通道内注意力??槔垂刈⒚扛鐾ǖ滥诘淖忧?。此外,还引入额外监督以实现卓越性能。重要的是,通道内注意力??槟芩嫱绮慵由钭允视Φ髡卣?,且可插入任意其他层。我们在PASCAL VOC2012上进行了大量实验验证网络有效性,结果表明尺度内和通道内注意力??槎寄艽锤判阅?。
作者: Hongchao Lu,Zhidong Deng,Xiaolong Liu
AI智能分析
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研究概述 实验方案

研究一种新注意力机制的有效性,该机制学习不同尺度间的权重,并为语义图像分割中内部通道的子区域分配重要性。

所提出的分层注意力模型结合了尺度内和通道内注意力??椋谟镆逋枷穹指钊挝裰姓瓜殖龈诺男阅?。该模型通过聚焦通道内的关键子区域,有效捕捉多尺度特征并增强特征表征能力。额外的监督机制进一步优化了网络结构,从而获得更佳的分割效果。

该研究未探讨所提出的注意力??橛隤ASCAL VOC2012之外的其他先进分割模型或数据集的集成。内部通道注意力模块中不同池化尺寸和激活函数的影响可进一步研究。

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