多尺度特征对齐聚合的语义分割方法

卷积神经网络在对图像进行语义分割时，高层特征经过降采样和padding操作和低层特征之间容易产生错位。为了解决高低层特征之间的错位问题，更好地聚合多尺度特征信息，提出了一种带有多尺度特征对齐聚合（MFAA）模块的语义分割方法。MFAA模块采用一种可学习插值策略来学习像素的变换偏移，可以有效缓解不同尺度特征聚合的特征不对齐问题，同时模块内的注意力机制提高了解码器恢复重要细节特征的能力。该方法利用高层特征的语义信息和低层特征的空间信息，通过多个MFAA模块将高低层特征对齐之后聚合到一起，从而实现图像更加精细的语义分割效果。将所提网络结构在语义分割数据集PASCAL VOC 2012上进行了验证，使... View More