融合引导滤波的无监督图像超像素快速生成

张永霞^1,2 孙银隆^1,2 郭强^1,2 范琳伟^1,2 张彩明^2,3

1(山东财经大学计算机科学与技术学院济南250014)

2(山东省数字媒体技术重点实验室济南250014)

3(山东大学软件学院济南250010)

论文简介

本文提出融合注意力机制与引导滤波的无监督图像超像素快速生成网络(attention guided filter network, AGF-Net), 包含超像素快速生成网络和无监督图像超像素生成模块2部分, 超像素快速生成网络框架。 其中, 超像素快速生成网络利用下采样、联合上采样计算复杂度较低的任务, 替换复杂度较高的图像超像素分割任务, 降低高分辨率图像生成超像素的时间; 无监督图像超像素生成模块基于 LNS[22]实现, 通过多尺度注意力机制对不同尺度特征进行选择与融合, 提高超像素的准确性。最后辅以鲁棒的损失函数挖掘图像数据本身信息, 在保证超像素准确性的同时去除对数据标签的依赖, 实现无监督训练。