【摘 要】
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针对目前高精度的语义分割模型普遍存在计算复杂度高、占用内存大，难以在硬件存储和计算力有限的嵌入式平台部署的问题，从网络的参数量、计算量和性能3个方面综合考虑，提出一种基于改进DeepLabV3+的高效语义分割模型。该模型以MobileNetV2为骨干网络，在空洞空间金字塔池化（ASPP）模块中并联混合带状池化（MSP）,以获取密集的上下文信息；在解码部分引入有效通道注意力（ECA）模块，以恢复更清
【基金项目】
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国家自然科学基金（61961037）；
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针对目前高精度的语义分割模型普遍存在计算复杂度高、占用内存大，难以在硬件存储和计算力有限的嵌入式平台部署的问题，从网络的参数量、计算量和性能3个方面综合考虑，提出一种基于改进DeepLabV3+的高效语义分割模型。该模型以MobileNetV2为骨干网络，在空洞空间金字塔池化（ASPP）模块中并联混合带状池化（MSP）,以获取密集的上下文信息；在解码部分引入有效通道注意力（ECA）模块，以恢复更清晰的目标边界；将深度可分离卷积应用到ASPP模块和解码器中用于压缩模型。在PASCAL VOC 2012数据集上的实验中，该模型的网络参数量为4.5×10~6,浮点计算量为11.13 GFLOPs,平均交并比为72.07%,在计算效率和分割精度之间达到了良好的均衡。
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