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基于逆注意力机制和像素相似度学习的图像分割
引用本文:向 涛,乔文昇,邓永兴,王延斌.基于逆注意力机制和像素相似度学习的图像分割[J].电讯技术,2020,60(8).
作者姓名:向 涛  乔文昇  邓永兴  王延斌
作者单位:中国西南电子技术研究所,成都610036;解放军78125部队,成都 610036
摘    要:针对图像语义分割中目标边界容易混淆、定位不准以及边界不平滑问题,在Deeplab v2 Resnet-101网络的基础上引入提出的逆注意层与像素相似度学习层,构造了一种新的语义分割的网络结构,并设计了注意力层和像素相似度学习层的损失函数。首先,使用Deeplab v2 Resnet-101网络提取图像语义特征;然后,利用提出的逆注意力层修正预测网络的分割结果,同时,利用提出的像素相似度学习层解决边界不够平滑的问题;最后融合两者分割的结果,得到语义分割的结果。在PASCAL-Context上取得了像素准确度76.2%、像素平均准确度59.7%、平均IoU(Intersection over Union)准确度指标49.9%的结果,在PASCAL Person-Part、NYUDv2、MIT ADE20K数据集上分别取得了平均IoU准确度指标69.6%、42.1%、44.38%的结果,与已有的主流方法相比,所提算法能够提升语义分割的精确度,验证了算法的有效性。

关 键 词:图像语义分割  逆注意力机制  相似度学习  卷积神经网络

Image Segmentation Based on Inverse Attention Mechanism and Pixel Similarity Learning
XIANG Tao,QIAO Wensheng,DENG Yongxing,WANG Yanbin.Image Segmentation Based on Inverse Attention Mechanism and Pixel Similarity Learning[J].Telecommunication Engineering,2020,60(8).
Authors:XIANG Tao  QIAO Wensheng  DENG Yongxing  WANG Yanbin
Institution:Southwest China Institute of Electronic Technology,Chengdu 610036,China;Unit 78125 of PLA,Chengdu 610036,China
Abstract:
Keywords:image semantic segmentation  reverse attention mechanism  similarity learning  convolutional neural network
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