I det här dokumentet tar vi itu med scensegmenteringsuppgiften genom att fånga upp rika kontextuella beroenden baserade på självbetjäningsmekanismen. Till skillnad från tidigare verk som fångar sammanhang genom multi-scale feature fusion, föreslår vi en Dual Attention Network (DANet) för att på ett anpassningsbart sätt integrera lokala funktioner med deras globala beroenden. Specifikt lägger vi till två typer av uppmärksamhetsmoduler ovanpå utvidgade FCN, som modellerar de semantiska ömsesidiga beroendena i rumsliga respektive kanaldimensioner. Positionsmodulen aggregerar selektivt funktionen vid varje position med en viktad summa av egenskaperna vid alla positioner. Liknande drag skulle vara relaterade till varandra oberoende av deras avstånd. Samtidigt betonar kanalens uppmärksamhetsmodul selektivt beroende kanalkartor genom att integrera tillhörande funktioner bland alla kanalkartor. Vi summerar resultaten av de två fokusmodulerna för att ytterligare förbättra funktionsrepresentationen vilket bidrar till mer exakta segmenteringsresultat. Vi uppnår nya state-of-theart segmentering prestanda på tre utmanande scen segmentering dataset, dvs., Cityscapes, PASCAL Context och COCO Stuff dataset. I synnerhet uppnås en genomsnittlig IoU-poäng på 81,5 % på Cityscapes testuppsättning utan användning av grova data. 1................................................................
DANET REF integrerar adaptivt lokala funktioner med sina globala beroenden genom en positionsmodul och en kanaluppmärksamhetsmodul.
Dual Attention Network for Scene Segmentation
{'venue': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}