基于增强特征融合解码器的语义分割算法

针对语义分割中全卷积神经网络解码器部分特征融合低效的问题,设计一种增强特征融合的解码器。级联深层特征与降维后的浅层特征,经过卷积运算后引入自身平方项的注意力机制,通过卷积预测自身项与自身平方项各通道的权重,利用乘法增强后对结果进行作和。基于pascal voc2012数据集的实验结果表明,该解码器相比原网络mIoU指标提升2.14%,结合不同特征融合方式的解码结果也验证了其性能优于同一框架下的其他对比方法。     

基于注意力机制的多尺度融合航拍影像语义分割

航拍影像同一场景不同对象尺度差异较大,采用单一尺度的分割往往无法达到最 佳的分类效果。为解决这一问题,提出一种基于注意力机制的多尺度融合模型。首先,利用不 同采样率的扩张卷积提取航拍影像的多个尺度特征;然后,在多尺度融合阶段引入注意力机制, 使模型能够自动聚焦于合适的尺度,并为所有尺度及每个位置像素分别赋予权重;最后,将加 权融合后的特征图上采样到原图大小,对航拍影像的每个像素进行语义标注。实验结果表明, 与传统的 FCN、DeepLab 语义分割模型及其他航拍影像分割模型相比,基于注意力机制的多尺 度融合模型不仅具有更高的分割精度,而且可以通过对各尺度特征对应权重图的可视化,分析 不同尺度及位置像素的重要性。     

轻量化卷积注意力特征融合网络的实时语义分割

轻量化卷积神经网络的出现促进了基于深度学习的语义分割技术在低功耗移动设备上的应用.然而,轻量化卷积神经网络一般不考虑融合特征之间的关系,常使用线性方式进行特征融合,网络分割精度有限.针对该问题,提出一种基于编码器-解码器架构的轻量化卷积注意力特征融合网络.在编码器中,基于MobileNetv2给出空洞MobileNet模块,以获得足够大的感受野,提升轻量化主干网络的表征能力;在解码器中,给出卷积注意力特征融合模块,通过学习特征平面通道、高度和宽度3个维度间的关系,获取不同特征平面之间的相对权重,并以此对特征平面进行加权融合,提升特征融合的效果.所提网络仅有0.68×106参数量,在未使用预训练模型、后处理和额外数据的情况下,使用NVIDIA 2080Ti显卡在城市道路场景数据集Cityscapes和CamVid上进行实验的结果表明,该网络的平均交并比分别达到了72.7%和67.9%,运行速度分别为86帧/s和105帧/s,在分割精度、网络规模与运行速度之间达到了较好的平衡.     

基于ENet的轻量级语义分割算法研究

语义分割算法能够对图像进行像素级的分类,广泛应用于无人驾驶、医学图像处理和工业自动化等领域,具有重要研究价值.对语义分割算法的研究集中在提升分割精度、降低参数量和增加推理速度3个方面.经典的轻量语义分割算法ENet使用多层卷积的编解码器和大量的空洞卷积来避免过多的下采样和利用空间信息,虽能保证一定的空间信息完整性与较大...     

基于注意力感知和语义感知的RGB-D室内图像语义分割算法

近年来,全卷积神经网络有效提升了语义分割任务的准确率.然而,由于室内环境的复杂性,室内场景语义分割仍然是一个具有挑战性的问题.随着深度传感器的出现,人们开始考虑利用深度信息提升语义分割效果.以往的研究大多简单地使用等权值的拼接或求和操作来融合RGB特征和深度特征,未能充分利用RGB特征与深度特征之间的互补信息.本文提出...     

基于深度学习的轻量级道路图像语义分割算法

针对深度学习中道路图像语义分割模型参数量巨大以及计算复杂,不适合于部署在移动端进行实时分割的问题,提出了一种使用深度可分离卷积构建的轻量级对称U型编码器-解码器式的图像语义分割网络MUNet.首先设计出U型编码器-解码器式网络;其次,在卷积块之间设计稀疏短连接;最后,引入了注意力机制与组归一化(GN)方法,从而在减少模...     

基于注意力和多标签分类的图像实时语义分割

针对现阶段很多实时语义分割算法分割精度低,尤其对边界像素分割模糊的问题,提出一种基于跨级注意力机制和多标签分类的高精度实时语义分割算法.首先基于DeepLabv3进行优化,使其达到实时运算速度.然后在此网络基础上增加跨级注意力模块,使深层特征为浅层特征提供像素级注意力,以抑制浅层特征中不准确语义信息的输出;并在训练阶段引入多标签分类损失函数辅助监督训练.在Cityscapes数据集和CamVid数据集上的实验结果表明,该算法的分割精度分别为68.1％和74.1％,分割速度分别为42帧/s和89帧/s,在实时性与准确性之间达到较好的平衡,能够优化边缘分割,在复杂场景分割中具有较好的鲁棒性.     

基于可分离金字塔的轻量级实时语义分割算法

针对现有语义分割算法参数量过多、内存占用巨大导致其很难满足自动驾驶需要等现实应用的问题,提出一种基于可分离金字塔模块（SPM）的新颖、有效且轻量的实时语义分割算法。首先,利用特征金字塔形式的分解卷积和扩张卷积来构建瓶颈结构,从而以一种简单但有效的方式提取局部和上下文信息;然后,提出基于计算机视觉注意力的上下文通道注意力（CCA）模块,来利用深层语义修改浅层特征图通道权重优化分割效果。实验结果显示：所提出的算法在Cityscapes测试集上以每秒91帧的速度达到了71.86%的平均交并比（mIoU）。相较高效残差分解卷积网络（ERFNet）,所提算法mIoU提高了3.86个百分点,处理速度是其2.2倍;与最新的非局部高效实时算法（LRNNet）相比,所提算法mIoU略低0.34个百分点,但处理速度每秒上升了20帧。实验结果表明,所提算法有助于完成如自动驾驶中要求的高效、准确的街道场景图像分割任务。     

基于超像素分割的多尺度特征融合图像语义分割算法

针对当前图像语义分割Deeplab v3+模型浅层特征分辨率低、遗漏分割等问题,引入全卷积神经网络(FCNN),并在此基础上联合超像素分割实现对物体边缘特殊优势、粗糙分割结果的优化,采用空洞卷积设计多尺度特征融合模块,以提升图像空间信息利用率。为提高网络学习能力与网络性能,引入跳跃连接结构和两个损失函数,经过训练测试,证实该算法具有良好的像素精度,可提升分割准确率提高,鲁棒性强,可改善遗漏分割与错误分割。     

基于组注意力卷积和特征重建的轻量分割算法

针对卷积神经网络的庞大参数量和计算量难以应用于移动设备或嵌入式设备的问题,提出冗余特征重建模块(redundant feature reconstruction,RFR)和组注意力卷积模块(group attention convolution,GAC),RFR模块使用较少的参数量提取重要的固有特征,通过线性算子重建冗...     

基于多级特征和全局上下文的纵膈淋巴结分割算法

针对纵膈淋巴结尺度差异大、正负样本不均衡、软组织和肺肿瘤易混淆的问题,提出一个新颖的用于纵膈淋巴结分割的多级特征和全局上下文分割网络.为了解决纵膈淋巴结正负样本不均衡、与纵膈器官和软组织相似的问题,通过医学先验提取纵膈间隙,减少了纵膈器官干扰.为了解决肿大纵膈淋巴结与肺肿瘤相似、淋巴结出现区域分散的问题,设计了全局上下...     

结合上下文特征与CNN多层特征融合的语义分割

目的 针对基于区域的语义分割方法在进行语义分割时容易缺失细节信息,造成图像语义分割结果粗糙、准确度低的问题,提出结合上下文特征与卷积神经网络（CNN）多层特征融合的语义分割方法。方法 首先,采用选择搜索方法从图像中生成不同尺度的候选区域,得到区域特征掩膜;其次,采用卷积神经网络提取每个区域的特征,并行融合高层特征与低层特征。由于不同层提取的特征图大小不同,采用RefineNet模型将不同分辨率的特征图进行融合;最后将区域特征掩膜和融合后的特征图输入到自由形式感兴趣区域池化层,经过softmax分类层得到图像的像素级分类标签。结果 采用上下文特征与CNN多层特征融合作为算法的基本框架,得到了较好的性能,实验内容主要包括CNN多层特征融合、结合背景信息和融合特征以及dropout值对实验结果的影响分析,在Siftflow数据集上进行测试,像素准确率达到82.3%,平均准确率达到63.1%。与当前基于区域的端到端语义分割模型相比,像素准确率提高了10.6%,平均准确率提高了0.6%。结论 本文算法结合了区域的前景信息和上下文信息,充分利用了区域的语境信息,采用弃权原则降低网络的参数量,避免过拟合,同时利用RefineNet网络模型对CNN多层特征进行融合,有效地将图像的多层细节信息用于分割,增强了模型对于区域中小目标物体的判别能力,对于有遮挡和复杂背景的图像表现出较好的分割效果。     

结合注意力机制的HRNet图像语义分割算法

目前主流的语义分割算法中依然存在小尺寸目标丢失、分割不精确等问题,针对这些问题本文基于HRNet网络模型进行改进,融入注意力机制生成更有效的特征图,对于原模型中低分辨率图像直接向高分辨率图像融合而产生的特征图细节不足的问题,提出多级上采样机制,让不同分辨率图像之间的融合方式更平滑从而得到更好的融合效果,同时使用深度可分离卷积减少模型的参数。本文模型全程保持了图像较高的分辨率,保留了特征图的空间信息,提升了对小尺寸目标的分割效果。在PASCAL VOC2012增强版数据集上的mIoU值达到80.87%,和原模型相比,精度提升了1.54个百分点。     

融合注意力机制的端到端的街道场景语义分割

随着注意力机制的出现,研究人员开始通过对神经网络的特征图中的不同关注角度添加注意力机制来提升图像语义分割准确率.现有融合注意力机制的方法,大多通过计算像素与其它像素之间的关系来求得该像素点的注意力权值,这些方法提升效果具有局限性.针对以上问题,设计了两种不同的注意力模块：空间-条形注意力和通道注意力,提出了一种融合注意力机制的端到端的街道场景语义分割方法.空间-条形注意力采用两种不同条形池化核,捕获条形分布区域之间的长距离依赖关系,可以有效捕获局部和全局上下文信息.在Cityscapes数据集上的实验表明,该算法在验证集和测试集上的分割精度分别为76.89%、77.8%,与现有的算法相比有更好的表现.本文结合人类视觉注意力的特点,提出的两个注意力模型,使得街道场景下的语义分割效果更加准确.     

结合注意力机制的双路径语义分割

目的 针对现有语义分割算法存在的因池化操作造成分辨率降低导致的分割结果变差、忽视特征图不同通道和位置特征的区别以及特征图融合时方法简单,没有考虑到不同感受视野特征区别等问题,设计了一种基于膨胀卷积和注意力机制的语义分割算法。方法 主要包括两条路径：空间信息路径使用膨胀卷积,采用较小的下采样倍数以保持图像的分辨率,获得图像的细节信息;语义信息路径使用ResNet（residual network）采集特征以获得较大的感受视野,引入注意力机制模块为特征图的不同部分分配权重,使得精度损失降低。设计特征融合模块为两条路径获得的不同感受视野的特征图分配权重,并将其融合到一起,得到最后的分割结果。结果 为证实结果的有效性,在Camvid和Cityscapes数据集上进行验证,使用平均交并比（mean intersection over union,MIoU）和精确度（precision）作为度量标准。结果显示,在Camvid数据集上,MIoU和精确度分别为69.47%和92.32%,比性能第2的模型分别提高了1.3%和3.09%。在Cityscapes数据集上,MIoU和精确度分别为78.48%和93.83%,比性能第2的模型分别提高了1.16%和3.60%。结论 本文采用膨胀卷积和注意力机制模块,在保证感受视野并且提高分辨率的同时,弥补了下采样带来的精度损失,能够更好地指导模型学习,且提出的特征融合模块可以更好地融合不同感受视野的特征。     

基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割

针对现阶段语义分割网络存在的空间和通道特征不匹配、小目标物体像素丢失等问题,设计了一种基于空间特征提取和注意力机制的双路径语义分割算法。空间信息路径利用四倍下采样来保留高分辨率特征,并引入空间特征提取模块融合多尺度空间信息,加强网络对小目标物体的识别能力;采用一条结合双阶通道注意力的语义上下文路径提取判别特征,使深层特征能够指导浅层特征捕捉更精确的语义信息,从而降低精度损失。在CamVid和Aeroscapes数据集上验证该算法,平均交并比分别可达70.5%和51.8%,相比于当前主流的双路径语义分割模型有所提升,结果验证了所提算法的有效性。     

基于密集层和注意力机制的快速语义分割

针对传统语义分割网络速度慢、精度低的问题,提出一种基于密集层和注意力机制的快速场景语义分割方法.在ResNet网络中加入密集层和注意力模块,密集层部分采用两路传播方式,以更好地获得多尺度目标,并使用分组卷积减少计算量.同时在特征提取网络中加入注意力模块,以减少精度损失.实验结果表明,该方法在保证分割精度的前提下提升了分割速度,在Cityscapes数据集上得到了81.5%的MIOU,速度为42.3 frame/s,在ADE20K数据集上得到了61.8%的MIOU,速度为27.9 frame/s.     

基于改进HRNet架构的图像语义分割算法应用研究

针对当前主流图像语义分割算法提取的特征图分辨率过低,上采样过程中有效语义信息损失过大,易丢失像素点和目标物体区域相关性的问题,提出了一种基于HRNet-OCR联合交叉注意力机制的图像语义分割算法。该法先采用HRNet替代ResNet作为特征提取骨干网络,保留特征提取过程中的高分辨率信息;然后融合OCR算法对图像进行初步的粗略分割,确定目标对象的大致区域;最后,引入交叉注意力机制模块对像素和对象区域的关联程度加权计算,实现像素的精准分类,保留分割区域的边缘细节。实验结果表明,与常见的分割算法FCN、PSPNet、DeepLabv3+等相比,所提算法在ADE20K、Cityscapes、PASCAL VOC 2012数据集上的mIoU分别提升5.37%、3.09%和2.71%,且可以有效保留细节信息,大幅度改善分割精度。     

基于注意力机制的U型网络遥感影像分割

传统遥感影像分割算法存在分割精度低、小目标物体容易漏分、目标边缘分割模糊等问题。针对以上问题,提出了一种基于注意力机制的改进UNet卷积神经网络算法。通过UNet网络学习遥感影像目标的总体特征,引入注意力机制模块重点关注有用的信息并抑制无关的信息,使网络更好的区分不同类别的目标。实验结果表明,上述算法在ISPRS数据集上分割的总体精度得到了提高。与其它分割算法相比较,上述算法有效提高了遥感影像的分割精度,并且在目标边缘分割的更平滑和完整。     

融合深度神经网络和空洞卷积的语义图像分割研究

语义分割是计算机视觉中的基本任务,是对图像中的不同目标进行像素级的分割与分类.针对多尺度的目标分割难题,本文提出了一种基于Res Net网络的方法,通过定义并联支路,将浅层特征图像信息融合到深层特征图像中,提出新的空洞空间金字塔模块,该模块采用并行的不同采样率的空洞卷积进行特征提取与融合,从而更有效的提取不同层的特征以及上下文信息,并且在新模块中加入批规范化计算,增强参数调优的稳定性.本文还采用了Adam自适应优化函数,在训练的过程中,使得每个参数的更新都具有独立性,提升了模型训练的稳定性.本文结果在PASCAL VOC 2012语义分割测试集中取得了77.31%mIOU的成果,优于Deeplab V3的效果.