【摘 要】
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实时语义图像分割算法出于模型推理速度考虑,通常会采取减少网络深度、宽度,缩小输入图片分辨率等方式来限制模型计算量和参数量。但上述这些操作会导致模型分割精度损失过多
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实时语义图像分割算法出于模型推理速度考虑,通常会采取减少网络深度、宽度,缩小输入图片分辨率等方式来限制模型计算量和参数量。但上述这些操作会导致模型分割精度损失过多。针对此问题,提出使用混合注意力机制,在不引入过多参数和降低推理速度的情况下,使用空间注意力与通道注意力分支分别基于编码器特征图学习自适应权重,然后与特征图进行混合叠加。实验结果表明,在自行设计的网络中,综合运用空间注意力和通道注意力可以使模型在Cityscapes验证集上的mIOU提高1.82%。对于1024×512的图像,在NVID
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