基于Deeplabv3+的小目标与边缘增强热图像语义分割网络

来源 :厦门大学学报(自然科学版 | 被引量 : 0次 | 上传用户:lingotest
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由于热图像存在无颜色信息,边缘模糊,细节信息较弱等问题,较难获得高质量的图像分割效果。为解决这个问题,在编码-解码(encode-decode)架构的基础上,本文增加了多级像素空间注意模块(multi-level pixel spatial attention module, MPAM)、边缘提取模块(edge extraction module, EEM)和小目标提取模块(tiny target extraction module, TTM)。其中,MPAM能使网络充分保留细节的同时捕捉到语义信息,EEM和TTM分别提取具有语义信息的边缘和小目标等细节特征。为提高各类别边缘相交区域像素点和小目标物体的预测精度,设计了专门的损失函数对已获得的边缘和小目标特征进行监督训练,提高各类别边缘相交区域像素点和小目标物体的预测精度。将该方法分别应用于课题组构建的热图像数据集SCUT_SEG,公开的热图像数据集SODA和合成热红外数据集Cityscpae,实验结果表明,本文方法比FCN,PSPNet,Deeplabv3+,MCNet,EC-CNN等5种网络分割算法效果略好,性能提升约2.2百分点。
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