研究目的
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。
研究成果
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。
研究不足
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。
1:实验设计与方法选择:
本研究采用DeepLab架构作为语义特征提取的主干网络,并添加自上而下的路径以处理多尺度特征图。分别引入尺度内和通道内注意力模块来加权不同尺度和通道间的特征。
2:样本选择与数据来源:
使用PASCAL VOC2012数据集(包含额外标注),共含11,355张训练图像、1,449张验证图像和1,456张测试图像。
3:实验设备与材料清单:
研究采用预训练的DeepLab模型和PSPNet作为主干网络,使用SGD进行训练,并运用包括随机镜像、调整大小和旋转在内的数据增强技术。
4:实验流程与操作步骤:
通过额外监督主干网络和自上而下路径的输出来训练模型。损失函数结合最终输出损失以及来自主干网络和自上而下路径的辅助损失。
5:数据分析方法:
通过在验证集和测试集上计算各类别像素交并比(IoU)的平均值来评估性能。
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