基于注意力机制的U²-Net图像语义分割     

刘帅  邓晓冰  杨火祥  柳伟 《深圳信息职业技术学院学报》2023,(5):1-8

图像语义分割是计算机视觉领域中的一项重要技术,在自动驾驶、医学影像分析、智能家居和安防监控等领域都有广泛的应用。近年,利用深度学习模型进行图像语义分割的方法得到了广泛关注和研究。然而,深度学习模型很容易出现过拟合问题,并且面对一些存在遮挡、噪声的图像时容易预测出错,从而导致模型分割精度下降。针对这个问题,提出了一种联合注意力机制的U²-Net图像语义分割优化方法,在以VGG为主干网络的U²-Net模型中,增加CBAM注意力模块,使网络模型能够更加关注与分割任务相关的区域,忽略掉一些无关或噪声干扰的区域,增强特征图的表征,进而能够有效地提高模型的性能和泛化能力。实验结果表明,在增加CBAM模块后,U²-Net模型的MIoU及准确率分别提高了8.21%和4%。  相似文献