基于双重注意力特征增强网络的语义分割方法

摘要

语意分割作为计算机视觉领域的研究热点之一,在地理信息系统、医疗影像分析和机器人等领域有广泛应用。然而现有的语义分割方法主要面临两个挑战,即类内不一致和类间难区分问题。为此,我们提出了一种基于双重注意力特征增强网络的方法来实现语义分割。该方法采用位置注意力模块与通道注意力模块来获取丰富的空间信息与上下文信息,并且在网络末端添加金字塔池化模块来聚合不同区域的上下文信息,提高网络捕获全局信息的能力。最终在标准数据集上的实验结果验证了本文方法的有效性。