danet pytorch master.zip

提出了双重注意网络(DANet)来自适应地集成局部特征和全局依赖。在传统的扩张FCN之上附加两种类型的注意力模块,分别模拟空间和通道维度中的语义相互依赖性。 位置注意力模块通过所有位置处的特征的加权和来选择性地聚合每个位置的特征。无论距离如何,类似的特征都将彼此相关。 同通道注意力模块通过整合所有通道映射之间的相关特征来选择性地强调存在相互依赖的通道映射。 将两个注意模块的输出相加以进一步改进特征表示,这有助于更精确的分割结果