融合多层次特征的DeepLabv3+轻量级图像分割算法OA北大核心CSTPCD
基于深度学习的图像语义分割模型通常参数量大,复杂度高,难以部署到移动平台。针对以上问题,对DeepLabv3+算法进行改进,提出一种改进的轻量级图像分割算法。模型的骨干网络使用轻量级MoblieNetv2网络,并获取四个不同层次的输入特征,得到四种不同的语义信息;提出CAFF(coordinate attention feature fusion)模块,融合中间两个层次特征并加入位置信息;改进空洞空间金字塔池化(atrous spatial py…查看全部>>
周华平;邓彬
安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南232001安徽理工大学计算机科学与工程学院,安徽淮南232001
计算机与自动化
图像分割DeepLabV3+多层次特征融合轻量级注意力机制
《计算机工程与应用》 2024 (16)
P.269-275,7
国家自然科学基金煤炭联合基金(51174257)。
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