【摘 要】
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图像语义分割作为计算机视觉任务之一,其本质上将图像分割为若干个不同且有意义的区域。随着深度学习的发展,图像语义分割技术在医疗图像、遥感地图、汽车无人驾驶和人脸识别等领域得到广泛应用。在研究人员的共同努力下,基于卷积神经网络的图像语义分割算法被相继提出,但目前尚存在一些问题有待解决。其一,随着编码器网络的深入,解码器网络存在融合多尺度特征较为困难的问题;其二,连续下采样操作导致对图像边缘信息丢失;其
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图像语义分割作为计算机视觉任务之一,其本质上将图像分割为若干个不同且有意义的区域。随着深度学习的发展,图像语义分割技术在医疗图像、遥感地图、汽车无人驾驶和人脸识别等领域得到广泛应用。在研究人员的共同努力下,基于卷积神经网络的图像语义分割算法被相继提出,但目前尚存在一些问题有待解决。其一,随着编码器网络的深入,解码器网络存在融合多尺度特征较为困难的问题;其二,连续下采样操作导致对图像边缘信息丢失;其三,在深层网络中,模型对小尺寸目标的分割结果较差。本文针对这些问题,通过研究目前主流的语义分割方法,提出了相应的改进方法,具体研究内容如下:（1）针对融合多尺度特征困难和连续下采样操作导致图像边缘信息丢失的问题,提出基于多尺度特征融合的图像语义分割方法（EFFNet）。该方法包含四个基础模块,分别为特征融合模块、空间信息模块、全局池化模块和边界细化模块。特征融合模块采用了注意力机制和残差结构,以提高融合多尺度特征的效率;空间信息模块由卷积和平均池化组成,为模型提供额外的空间细节信息以辅助定位目标物体的边缘信息;全局池化模块提取图像全局上下文信息,加强了对大尺寸目标分割能力,从而能够显著提高模型的性能;边界细化模块以残差结构为核心,对特征图进行边界细化。（2）针对模型对小尺度目标分割结果较差的问题,提出基于双重注意力机制的语义分割方法（DAMNet）。DAMNet的核心思想是双重注意力模块,其由自注意力机制和通道注意力机制组成。自注意力机制通过对特征像素之间的相互依赖关系进行建模,使小尺寸目标的像素间联系更加紧密,进而产生较好的分割结果;通道注意力机制以权值向量形式突出重点特征,从而获得更加丰富的深层次语义信息。最后,在PASCAL VOC 2012数据集上通过大量实验分析论证了本文所提方法的有效性和高效性。图24表13参65
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