資料介紹
語(yǔ)義分割任務(wù)是對(duì)圖像中的物體按照類別進(jìn)行像素級(jí)別的預(yù)測(cè),其難點(diǎn)在于在保留足夠空間信息的同時(shí)獲取足夠的上下文信息。為解決這一問(wèn)題,文中提出了全局雙邊網(wǎng)絡(luò)語(yǔ)義分割算法。該算法將大尺度卷積核融入 Bisenet網(wǎng)絡(luò)中,在Bisenet網(wǎng)絡(luò)原有的空間路徑和上下文路徑兩條分攴的基礎(chǔ)上増加全局路徑分攴,使網(wǎng)絡(luò)能夠捕獲更多的上下文信息,冋時(shí)提出將 Bisenet網(wǎng)絡(luò)中的注意力優(yōu)仳模塊和特征融合模埉中的全局池化模抉替換為全局卷積模塊,進(jìn)一步提高了網(wǎng)絡(luò)獲取上下文信息的能力,從而使預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在 Cityscapes數(shù)據(jù)集上將交并比(MIoU)指標(biāo)提高了0.84%,獲得了優(yōu)于 Bisenet網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)。
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