基于类特征注意力机制融合的语义分割算法

针对DeepLabv3+模型对图像目标边缘分割不准确、不同类目标分割不一致等问题，提出一种基于类特征注意力机制融合的语义分割算法。该算法在DeepLabv3+模型编码端先设计一个类特征注意力模块增强类别间的相关性，更好地提取和处理不同类别的语义信息。然后采用多级并行的空间金字塔池化结构增强空间之间的相关性，更好地提取图像不同尺度的上下文信息。最后在解码端利用通道注意力模块的特性对多层融合特征重新校准，抑制冗余信息，加强显著特征来提高网络的表征能力。在Pascal Voc2012和Cityscapes数据集上对改进模型进行了有效性和泛化性实验，平均交并比分别达到了81.34%和76.27%，使图像边缘分割更细致，类别更清晰，显著优于本文对比算法。