融合ASPP-Attention和上下文的复杂场景语义分割

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作   者：

杨鑫;  于重重;  王鑫;  陈秀新; 

作者机构：

北京工商大学计算机与信息工程学院; 

关键词：

复杂场景;  语义分割;  生成式对抗网络;  空间上下文; 

期刊名称：

计算机仿真

基金项目：

空中传感器网络部署与优化问题研究
煤矿热动力灾害防控技术与装备

i s s n：

1006-9348

年卷期：

2020 年 009 期

页   码：

204-208,230

摘   要：

现有模型主要有两种方法提高复杂场景语义分割精度,一是考虑像素之间的空间关系,二是扩大感受野.前者常采用条件随机场但会产生高额计算量,后者常采用金字塔分辨率方法但在上下文表示方面依旧不够明确.针对复杂场景下的语义分割问题,提出Fusion ASPP-Attention and Context Semantic for Segmentation Generative Adversarial Networks(ACSSGAN)算法.生成式对抗网络自主学习数据之间的分布规律,可以解决忽略像素之间的空间关系问题.引入Atrous Spatial Pyramid Pooling (ASPP)结构的Self-Attention机制,实现多尺度特征提取来增加前景目标特征的权重.设计了Context Semantic Encoding模块,将高层语义信息与低层语义信息融合引入空间上下文.基于提出的ACSSGAN,在PASCAL VOC 2012上获得了90.0%的测试性能,同时在恐怖主义图像场景理解也取得了44.8%的测试性能.实验结果证明本文所提方法具有可行性.