【摘 要】
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语义分割任务是对图像进行像素级别的分类预测,其难点在于对像素级别的准确预测以及对同类物体的边缘划分。为了捕获分割物体的全局信息,现有的方法大多采用基于编解码结构的网络模型,以快速扩充网络的感受野。但连续的下采样对特征图的空间信息造成了不可逆转的损失。针对街景道路场景下的语义分割任务,本文设计了一个并行网络,通过高分辨率路径提取丰富的空间信息,同时设计了一个重定位模块来缓解低分辨率路径中丢失的上下文
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语义分割任务是对图像进行像素级别的分类预测,其难点在于对像素级别的准确预测以及对同类物体的边缘划分。为了捕获分割物体的全局信息,现有的方法大多采用基于编解码结构的网络模型,以快速扩充网络的感受野。但连续的下采样对特征图的空间信息造成了不可逆转的损失。针对街景道路场景下的语义分割任务,本文设计了一个并行网络,通过高分辨率路径提取丰富的空间信息,同时设计了一个重定位模块来缓解低分辨率路径中丢失的上下文信息,可以有效的提高模型对于细长物体的分割性能。本文的主要研究工作如下:（1）本文提出了一种基于语义重定位的并行网络算法SRPNet（Semantic Relocation Parallel Network for Semantic Segmentation）。具体来说,本文设计了一条高分辨率路径（Global Spatial Path,GSP）,在保持高分辨率的情况下提取丰富的空间信息。在另一条特征提取路径（Context Extraction Path,CEP）中,采用了一个强大的特征提取器,通过快速下采样,扩充网络的感受野。（2）本算法设计了基于物体语义类别的语义重定位模块（Semantic Relocation Module,SRM）来弥补多次下采样造成的上下文信息缺失。采用了Dice Loss缓解数据中的正负样本不平衡问题,以获得更好的分割性能。（3）算法SRPNet在Cam Vid和Cityscapes两个权威的数据集上对模型进行了测试。实验结果表明,SRPNet有利于学习到图像中细长型物体特征,能对高低维特征进行良好地融合。与现有的主流实时语义分割方法相比,SRPNet取得了非常有竞争力的结果,在公开的权威数据集Cityscapes验证集和测试集上分别取得了73.9%m Io U和74%m Io U的分割结果。
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