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公开(公告)号：CN113486897A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110864663.8
申请日：2021-07-29
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明提供了一种卷积注意力机制上采样解码的语义分割方法，包括通过空洞卷积深度神经网络提取特征，增大特征提取感受野；通过卷积池化金字塔聚合语义分割类别的局部和全局相关上下文信息，平均池化计算得到特征图；利用特征图的空间关系生成空间注意力特征信息，分别进行一个通道的最大池化和另一个平均池化；经过两层的神经网络，将得到的特征图相加经过激活函数，引入非线性信息，增强通道的泛化性，得到权重系数；经过卷积空间注意力和卷积通道注意力，得到两个新的特征图，通过融合上采样，表达空间分辨信息，输出预测分类的语义分割结果。本发明的上采样卷积注意力机制恢复分辨率结构，提升语义分割效果及性能，降低网络计算内存消耗。
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