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针对当前深度神经网络在处理遥感影像语义分割过程中存在的模型庞大、处理耗时长、实时性低、小目标分割准确率不高的问题,提出了一种嵌入多重注意力机制的Multi-AttnDeepLabv3+(Multiple Attentionbased on DeepLabv3+)语义分割模型.该模型在编码部分使用轻量神经网络作为主干特征提取网络,加入混合注意力机制增强重要特征通道和空间像素的权值比重;在解码部分,在特征融合过程中加入通道压缩激活注意力模块,通过压缩激活操作再次增强重要特征通道的权重,提升模型分割准确率.该模型在多个数据集上取得较好的实验结果 .在相同条件下,此模型训练速度较传统网络模型有明显提升.与同类型轻量级语义分割模型相比,该模型在提升分割效果上具备优势. 相似文献
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针对使用卷积神经网络结构结合循环神经网络结构的模型在手语翻译任务中难以关注到手语视频序列中关键帧的问题,提出了一种结合全局注意力机制的手语翻译模型.该模型在长短时记忆网络中嵌入全局注意力机制,通过计算当前隐藏状态和源隐藏状态之间的相似度并得出对齐向量,让模型学习对齐权重,使模型关注到长手语视频序列中的关键帧,从而提升模型翻译的准确率.实验结果表明:加入全局注意力机制的模型在DEVISIGN_D数据集上的准确率优于3DCNN、CNN+LSTM等主流模型,并且在100分类的短手语词和长手语词数据集上,分别与未使用注意力机制的模型进行了对比,其准确率提升0.87%和1.60%,证明该注意力机制可以有效地提升模型翻译的准确率. 相似文献
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