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為改善單目圖像語義分割網(wǎng)絡(luò)對圖像深度變化區(qū)域的分割效果，提出一種結(jié)合雙目圖像的深度信息和跨層次特征進行互補應(yīng)用的語義分割模型。在不改變已有單目孿生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的前提下，利用該模型分別提取雙目左、右輸入圖像的二維信息，并基于 Paralleinet設(shè)計色彩深度融合模塊，計算雙目圖像特征點的不同視差等級相似度提取深度信息，同時將其與二維信息進行融合獲得深度特征。同時，在高層語義信息指導(dǎo)下使用跨級特征注意力模塊得到準(zhǔn)確的低層類別邊界信息，以提髙各尺度特征的利用率屴迦緣區(qū)域的準(zhǔn)確率。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)Parallelnet雙目基準(zhǔn)模型相比，該模型分割得到圖像的平均交并比與像素精度分別提高3.67和3.32個百分點，對柵欄和交通標(biāo)志等相似區(qū)域的分割更細(xì)致準(zhǔn)確。
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