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針對傳統(tǒng)語義分割網(wǎng)絡(luò)速度慢、精度低的問題，提出一種基于密集層和注意力機制的快速場景語義分割方法。在 Resnet網(wǎng)絡(luò)中加入密集層和注意力模塊，密集層部分采用兩路傳播方式，以更好地獲得多尺度目標(biāo)，并使用分組卷積減少計算量。同時在特征提取網(wǎng)絡(luò)中加入注意力模塊，以減少精度損失。實驗結(jié)果表明，該方法在保證分割精度的前提下提升了分割速度，在 Cityscapes數(shù)據(jù)集上得到了81.5%的MOU，速度為42.3 frame/s，在ADE20K數(shù)據(jù)集上得到了61.8%的MIOU，速度為27.9 frame/s。
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