DCaT：面向高分辨率場景的輕量級語義分割模型

摘要： 語義分割是計算機(jī)視覺中分析和理解場景的關(guān)鍵任務(wù)，但現(xiàn)有的分割模型需要較高的計算成本和內(nèi)存需求，不適合高分辨率場景的輕量級語義分割。針對該問題，提出了一種新的面向高分辨率場景的輕量級語義分割模型DCaT。采用深度可分離卷積提取圖像的局部語義；使用基于坐標(biāo)感知和動態(tài)稀疏混合注意力的輕量級Transformer獲取圖像的全局語義；通過模塊融合，在低級語義上注入高級語義；通過分割頭輸出... （共11頁）