arXiv · cs.AI · Imad Ali Shah, Jiarong Li, Tim Brophy, Martin Glavin, Edward Jones, Enda Ward, Brian Deegan · 11 小时前模型评分34
多尺度注意力机制 MSAM 提升自动驾驶高光谱图像分割性能
Multi-Scale Spectral Attention Module-based Hyperspectral Segmentation in Autonomous Driving Scenarios
导读
研究将多尺度注意力机制（MSAM，Multi-Scale Attention Mechanism）接入 UNet 的跳跃连接，用三条不同卷积核尺寸（1-11）的并行一维卷积提取高光谱图像的光谱特征，在多个城市驾驶数据集上平均提升 mIoU 2.32%、mF1 2.88%。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
应用领域：交通与物流
事件类型：研究发布
证据摘录
- “This paper presents an empirical investigation of a Multi-Scale Attention Mechanism (MSAM) for enhanced spectral feature extraction through three parallel 1D convolutions with varying kernel sizes (1-11) and adaptive feature aggregation.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org