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基于增强特征融合解码器的语义分割算法

文献类型:期刊论文

作者马震环; 高洪举; 雷涛
刊名计算机工程
出版日期2019-08-06
卷号46期号:5页码:254-258+266
关键词语义分割 卷积神经网络 解码器 特征融合 注意力机制
ISSN号1000-3428
DOI10.19678/j.issn.1000-3428.0054964
文献子类期刊论文
英文摘要针对语义分割中全卷积神经网络解码器部分特征融合低效的问题,设计一种增强特征融合的解码器。级联深层特征与降维后的浅层特征,经过卷积运算后引入自身平方项的注意力机制,通过卷积预测自身项与自身平方项各通道的权重,利用乘法增强后对结果进行作和。基于pascal voc2012数据集的实验结果表明,该解码器相比原网络mIoU指标提升2.14%,结合不同特征融合方式的解码结果也验证了其性能优于同一框架下的其他对比方法。
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语种中文
源URL[http://ir.ioe.ac.cn/handle/181551/9971]  
专题光电技术研究所_光电探测技术研究室(三室)
作者单位1.中国科学院大学电子电气与通信工程学院
2.中国科学院光电技术研究所
3.32183部队
推荐引用方式
GB/T 7714
马震环,高洪举,雷涛. 基于增强特征融合解码器的语义分割算法[J]. 计算机工程,2019,46(5):254-258+266.
APA 马震环,高洪举,&雷涛.(2019).基于增强特征融合解码器的语义分割算法.计算机工程,46(5),254-258+266.
MLA 马震环,et al."基于增强特征融合解码器的语义分割算法".计算机工程 46.5(2019):254-258+266.

入库方式: OAI收割

来源:光电技术研究所

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