随着对比学习技术的不断发展,基于对比学习的语义分割被提出。但是,现有方法中的对比学习与语义分割融合不够充分,并且忽略了对比学习本身对多尺度信息的需求。因此,提出了一种基于像素与层级双对比的语义分割模型(double contrast of p...
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随着对比学习技术的不断发展,基于对比学习的语义分割被提出。但是,现有方法中的对比学习与语义分割融合不够充分,并且忽略了对比学习本身对多尺度信息的需求。因此,提出了一种基于像素与层级双对比的语义分割模型(double contrast of pixels and hierarchies,DCPH)。在该模型中,设计了一种多尺度嵌入式映射模块和双对比模块,使得对比学习与语义分割网络有效融合,同时通过特征增强操作使DCPH获得丰富的多尺度语义信息;采用激励式样本采样策略,缓解了像素级样本信息的冗余,为对比学习提供优质样本。所提的DCPH模型在CITYSCAPES和ADE20K数据集上进行了丰富的实验,并与相关算法进行了比较,结果表明所提DCPH具有良好的语义分割性能。
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