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為改善單目圖像語義分割網絡對圖像深度變化區域的分割效果，提出一種結合雙目圖像的深度信息和跨層次特征進行互補應用的語義分割模型。在不改變已有單目孿生網絡結構的前提下，利用該模型分別提取雙目左、右輸入圖像的二維信息，并基于 Paralleinet設計色彩深度融合模塊，計算雙目圖像特征點的不同視差等級相似度提取深度信息，同時將其與二維信息進行融合獲得深度特征。同時，在高層語義信息指導下使用跨級特征注意力模塊得到準確的低層類別邊界信息，以提髙各尺度特征的利用率屴迦緣區域的準確率。實驗結果表明，與傳統Parallelnet雙目基準模型相比，該模型分割得到圖像的平均交并比與像素精度分別提高3.67和3.32個百分點，對柵欄和交通標志等相似區域的分割更細致準確。
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