基于密集层和注意力机制的快速语义分割

摘要

cqvip:针对传统语义分割网络速度慢、精度低的问题,提出一种基于密集层和注意力机制的快速场景语义分割方法.在ResNet网络中加入密集层和注意力模块,密集层部分采用两路传播方式,以更好地获得多尺度目标,并使用分组卷积减少计算量.同时在特征提取网络中加入注意力模块,以减少精度损失.实验结果表明,该方法在保证分割精度的前提下提升了分割速度,在Cityscapes数据集上得到了81.5%的MIOU,速度为42.3 frame/s,在ADE20K数据集上得到了61.8%的MIOU,速度为27.9 frame/s.