计算机科学与探索

作者：欧阳柳, 贺禧, 瞿绍军

单位：1.湖南师范大学 信息科学与工程学院,长沙 410081；2.湖南师范大学 湖南湘江人工智能学院,长沙 410081

关键词：全卷积神经网络,空洞空间金字塔池化,注意力模型,语义分割

基金：国家自然科学基金(12071126);湖南省教育厅科学研究项目(19C1149);国家级大学生创新创业训练计划项目(S202010542021)

全卷积神经网络是一种强大的端到端的模型,在语义分割领域应用广泛,获得了巨大的成功。研究人员提出了一系列基于完全卷积神经网络的方法,但是随着卷积和池化的持续性下采样,图像的上下文信息将会丢失,影响了像素级分类。针对完全卷积网络上下文信息丢失问题,提出基于像素的注意力方法。该方法利用计算高级特征图像素之间的联系来获取全局信息,增强像素之间的相关性,再结合空洞空间金字塔池化进一步提取图像的特征信息。针对图像的高层特征图像素丢失的问题,提出了基于图像不同层级的注意力方法。该方法将高层特征图中的信息作为指导对低层特征图中隐藏的信息进行挖掘,然后和高级特征图进行融合,充分利用高级特征图信息和低级特征图的信息。在实验方面,通过对比所提不同模块对全卷积神经网络分割性能的影响,验证了所提方法的有效性。同时在公认的图像语义分割数据集Cityscapes上与当前先进的网络进行实验对比,结果显示所提方法在客观评价指标和主观效果方面均存在优越性,并在Cityscapes官网测试集中达到了69.3%的准确率,性能比近期几个先进网络高出3~5个百分点。

来源：2022年第5期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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