DANet:用于场景分割的双注意力网络（CVPR2019）
，，，，包军，方志伟和路汉青
介绍
我们提出了一种双重注意网络（DANet），可以根据自我注意机制将局部特征与其全局依赖项进行自适应集成。 而且，我们在三个具有挑战性的场景分割数据集（即Cityscapes，PASCAL Context和COCO Stuff-10k数据集）上实现了最新的分割性能。
城市景观测试设置结果
我们仅使用精细的注释数据来训练DANet-101，并将测试结果提交给官方评估服务器。
更新
2020/9 ：更新代码，该代码支持Pytorch 1.4.0或更高版本！
2020/8：新的TNNLS版本DRANet在Cityscapes测试集上达到 （在2019年8月提交结果），这是仅使用精细注释数据集和Resnet-101的最新技术性能。 该代码将在发布。
2020/7：在MMSegmentation上支持 ，其中，在Netscapeval set上，DANet的单比
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