【摘 要】
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语义分割是对图像中的每个像素点进行类别划分,是计算机视觉领域中一个十分活跃的研究课题,在机器人感知、自动驾驶、视频监控、场景理解等方面有着广泛的应用。近年来,由于深度学习方法在各类视觉任务中卓有成效,已有大量的工作致力于利用卷积神经网络来构建语义分割模型。而目前的语义分割模型普遍是以提高分割精度为主,这导致模型存在计算复杂度高、占用内存大的问题,难以在硬件存储和计算力有限的嵌入式平台部署。因此,本
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语义分割是对图像中的每个像素点进行类别划分,是计算机视觉领域中一个十分活跃的研究课题,在机器人感知、自动驾驶、视频监控、场景理解等方面有着广泛的应用。近年来,由于深度学习方法在各类视觉任务中卓有成效,已有大量的工作致力于利用卷积神经网络来构建语义分割模型。而目前的语义分割模型普遍是以提高分割精度为主,这导致模型存在计算复杂度高、占用内存大的问题,难以在硬件存储和计算力有限的嵌入式平台部署。因此,本文基于卷积神经网络的语义分割展开研究,从模型设计的角度出发,提出了一种分割精度和效率兼备的语义分割方法。本文主要内容如下:（1）对目前表现突出的语义分割算法进行大量调研,剖析了相关卷积神经网络的结构特性,包括空洞空间金字塔池化（ASPP）、深度可分离卷积以及轻量级卷积神经网络等。本文基于编解码结构的语义分割方法,结合Dilated Mobile Net V2网络,优化解码结构,实现了一种轻量级的语义分割Mobile Net V2 Deep Lab V3+网络模型。（2）从更有效地提取高层语义特征出发,本文针对ASPP缺乏对各项异性上下文的感知能力,提出了一种新的并行多分支模块。该模块是在ASPP中并联混合带状池化（MSP）,进行多尺度特征提取与融合,强化像素之间的远距离依赖关系,从而捕捉更丰富的上下文信息。以Mobile Net V2 Deep Lab V3+为基准模型,该方法在PASCAL VOC 2012数据集上获得了1.07%平均交并比的精度提升,并且附加的模型参数量和计算量很少。（3）为了恢复更为清晰的目标边界,在模型的解码部分引入了通道注意力机制,以挖掘更加有用的特征通道信息,有效改善低层特征与高层特征融合。在PASCAL VOC 2012数据集上,该方法与基准模型相比,在几乎不增加参数量和计算量的同时获得了0.82%平均交并比的精度提升。将深度可分离卷积应用到ASPP和解码器中压缩模型后,最终模型的网络参数量为4.5M,浮点运算数为11.13G,平均交并比为72.07%。结果表明,新模型在消耗很少的内存和计算资源的情况下,获得较好的语义分割效果,满足在嵌入式平台部署的要求。最后在城市街景实验中,本模型也取得了不错的分割效果。
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