【摘 要】
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为了提升室外场景下语义分割的精度，提出一种改进的DeepLabV3+神经网络分割算法。其主干部分采用分组的ResNest网络，使各类目标训练权重占比不同，其次以密集连接的方式改进空洞空间卷积金字塔池化（ASPP）模块，在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大感受野，并且提升特征复用效率。解码端融合编码端提取的三种不同尺度的低层语义特征，以恢复在降采样过程中丢失的空间信息。实验结果表明，在CityScape
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为了提升室外场景下语义分割的精度，提出一种改进的DeepLabV3+神经网络分割算法。其主干部分采用分组的ResNest网络，使各类目标训练权重占比不同，其次以密集连接的方式改进空洞空间卷积金字塔池化（ASPP）模块，在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大感受野，并且提升特征复用效率。解码端融合编码端提取的三种不同尺度的低层语义特征，以恢复在降采样过程中丢失的空间信息。实验结果表明，在CityScape数据集的检测中，该算法不仅提高了目标的分割准确率，而且对全场景理解和细节处理能力均有明显提升。
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