基于边缘特征和注意力机制的图像语义分割

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作者：王军，张霁云，程勇 来源：《计算机系统应用》期刊 编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能 原文：https://www.c-s-a.org.cn/html/2024/7/9588.html 摘要： 在语义分割任务中，编码器的下采样过程会导致分辨率降低，造成图像空间信息细节的丢失，因此在物体边缘会出现分割不连续或者错误分割的现象，进而对整体分割性能产生负面影响。 针对上述问题，提出基于边缘特征和注意力机制的图像语义分割模型EASSNet。 首先，使用边缘检测算子计算原始图像的边缘图，通过池化下采样和卷积运算提取边缘特征。接着，将边缘特征融合到经过编码器提取的深层语义特征当中，恢复经过下采样的特征图像的空间细节信息，并且通过注意力机制来强化有意义的信息，从而提高物体边缘分割的准确性，进而提升语义分割的整体性能。最后，EASSNet在PASCAL VOC 2012和Citys ………………………………