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語義分割任務(wù)是對圖像中的物體按照類別進行像素級別的預(yù)測，其難點在于在保留足夠空間信息的同時獲取足夠的上下文信息。為解決這一問題，文中提出了全局雙邊網(wǎng)絡(luò)語義分割算法。該算法將大尺度卷積核融入 Bisenet網(wǎng)絡(luò)中，在Bisenet網(wǎng)絡(luò)原有的空間路徑和上下文路徑兩條分攴的基礎(chǔ)上増加全局路徑分攴，使網(wǎng)絡(luò)能夠捕獲更多的上下文信息，冋時提出將 Bisenet網(wǎng)絡(luò)中的注意力優(yōu)仳模塊和特征融合模埉中的全局池化模抉替換為全局卷積模塊，進一步提高了網(wǎng)絡(luò)獲取上下文信息的能力，從而使預(yù)測結(jié)果更加準確。實驗結(jié)果表明，該算法在 Cityscapes數(shù)據(jù)集上將交并比（MIoU）指標(biāo)提高了0.84%，獲得了優(yōu)于 Bisenet網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)。
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