现有的移动端人像分割网络存在分割精度差、分割边缘模糊等问题。为此,提出了一种融合注意力机制的轻量化人像分割网络。首先,利用MobileNetV2网络提取图像特征。然后对注意力模块NLNet(Non-local　neural　networks)进行轻量化处理,随后将优化过的注意力模块嵌入到四层解码网络中。利用融合注意力机制的解码网络自适应地学习有效特征,最后通过SoftMax层得到人像分割结果图。同时改进了损失函数,引入多损失函数(Multi-Loss),使网络更容易收敛。解码网络融合注意力机制的方式使得轻量化网络可以在语义分割任务上取得较好的效果。实验结果表明,模型在550张自采集的人像测试集...