【摘 要】
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近年来结合深度学习的图像语义分割方法日益发展,并在机器人、自动驾驶中得到应用.本文提出一种基于区块自适应特征融合(BAFF)的实时语义分割算法,该算法在轻量卷积网络架构
【机 构】
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华侨大学信息科学与工程学院,约翰内斯堡大学智能系统研究所,香港理工大学
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近年来结合深度学习的图像语义分割方法日益发展,并在机器人、自动驾驶中得到应用.本文提出一种基于区块自适应特征融合(BAFF)的实时语义分割算法,该算法在轻量卷积网络架构上,对前后文特征进行分区块自适应加权融合,有效提高了实时语义分割精度.首先,分析卷积网络层间分割特征的感受野对分割结果的影响,并在跳跃连接结构(SkipNet)上提出一种特征分区块加权融合机制;然后,采用三维卷积进行层间特征整合,建立基于深度可分离的特征权重计算网络.最终,在自适应加权作用下实现区块特征融合.实验表明:本文算法能够在图像分割的快速性和准确性之间做到很好的平衡,在复杂场景分割上具有较好的鲁棒性.
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