Dual Attention Network for Scene Segmentation（场景分割中的双路注意力网络）DA-Net部分理解

最新推荐文章于 2025-04-24 22:31:24 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WangNning2000/article/details/109658007
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该论文提出了一种双重注意网络，结合位置注意模块和通道注意模块，增强了特征表示能力，尤其在场景分割任务中表现优异。位置模块通过学习空间相关性，通道模块则关注通道间的依赖关系，两者结合提升上下文理解，改善分割结果。网络在Cityscapes, PAS-CAL Context和COCO Stuff数据集上均取得出色成绩。

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一.主要贡献：
1.提出了一种具有自注意机制的双重注意网络，提高了场景分割中特征表示的能力；
2.提出了位置注意模块来学习特征的空间相关性，提出了通道注意模块来建模通道相关性，通过在局部特征上建模丰富的上下文依赖关系，极大地改善了分割结果；
3. 在Cityscapes dataset , PAS-CAL Context dataset and COCO Stuff dataset这三个数据集上都得到了极佳的结果。
 
二.整体流程：
1.首先输入一张图像，通过预训练的dilated ResNet输出feature map (注意： 在最后两个ResNet块中删除了下采样操作并使用了dilated convolutions，从而使最终特征图的大小扩大到输入图像的1/8
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