公开(公告)号：CN114140322A

公开(公告)日：2022-03-04

申请号：CN202111374589.8

申请日：2021-11-19

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 王兴刚 ,  程天恒 ,  廖俊超 ,  姚劲枫 ,  刘文予

IPC: G06T3/40 ,  G06V10/74 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明公开了一种注意力引导插值方法：对初始低分辨率特征图利用双线性插值进行上采样得到上采样的低分辨率特征图，并将上采样的低分辨率特征图与初始高分辨率特征图拼接得到查询特征矩阵；将上采样的低分辨率特征图看作键特征矩阵和值特征矩阵，把查询特征矩阵和键特征矩阵输入到相似度函数中，并将相似度函数输出的结果输入归一化指数函数，计算得到相似度矩阵，再通过相似度矩阵和值特征矩阵求出每一个高分辨率特征图中像素的特征向量，得到中间高分辨率特征图；将中间高分辨率特征图Fa和上采样的低分辨率特征图Fl拼接，再通过1x1的卷积，得到最终输出的高分辨率特征图。本发明还公开了相应的低延迟语义分割方法。

公开(公告)号：CN114140322B

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202111374589.8

申请日：2021-11-19

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 王兴刚 ,  程天恒 ,  廖俊超 ,  姚劲枫 ,  刘文予

IPC: G06V10/26 ,  G06T3/4038 ,  G06T3/4007 ,  G06V10/74 ,  G06V20/70

Abstract: 本发明公开了一种注意力引导插值方法：对初始低分辨率特征图利用双线性插值进行上采样得到上采样的低分辨率特征图，并将上采样的低分辨率特征图与初始高分辨率特征图拼接得到查询特征矩阵；将上采样的低分辨率特征图看作键特征矩阵和值特征矩阵，把查询特征矩阵和键特征矩阵输入到相似度函数中，并将相似度函数输出的结果输入归一化指数函数，计算得到相似度矩阵，再通过相似度矩阵和值特征矩阵求出每一个高分辨率特征图中像素的特征向量，得到中间高分辨率特征图；将中间高分辨率特征图Fa和上采样的低分辨率特征图Fl拼接，再通过1x1的卷积，得到最终输出的高分辨率特征图。本发明还公开了相应的低延迟语义分割方法。