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针对交通场景目标分割边缘不平滑以及小目标难以准确分割等问题,本文提出一种双注意力引导的跨层优化交通场景语义分割算法。首先,构建多分支特征提取编码网络,并利用串行非比例式空洞卷积实现空间上下文信息提取,进而改善小目标信息的丢失;其次,构建基于空间对齐的跨层特征融合解码网络,实现语义信息和细节信息的融合,增强不同尺度目标的表达能力;最后,提出通道和空间注意力机制,建模全局通道相关性和长距离位置相关性,增强网络对关键特征的学习能力。交通场景数据集Cityscapes和CamVid上的实验结果表明,所提特征提取编码网络、跨层特征融合解码网络以及注意力机制模块是有效的;所提语义分割算法获得了77.79%和78.66%的平均交并比,能够平滑目标分割边缘,尤其对细长条形目标具有鲁棒性。 相似文献