基于改进空间通道信息的全局烟雾注意网络

针对烟雾因半透明、形状不规则和边界模糊造成分割困难的问题，提出了基于注意力机制的长距离信息建模方法，以提取长距离像素间的依赖和连续性关系。通过注意力机制作用原理，解决孤立小块区域误分类问题，减少非连续区域的烟雾误判。为避免注意力网络大尺寸矩阵运算造成的内存和计算负担，对空间和通道2种注意力方式进行改进，分别设计了双向定位空间注意力(BDA)模块和多尺度通道注意力(MSCA)融合模块，弥补现有注意力全局池化操作导致的大量空间信息丢失。将所提注意力模块和残差深度网络合并，构建面向图像烟雾分割的全局烟雾注意网络，在尽可能不丢失全局信息相关性的同时减少内存消耗。实验结果表明:所提网络在DS01、DS02、DS03合成烟雾测试集上，取得的平均交并比分别为73.13%、73.81%、74.25%，总体上优于对比算法。