【摘 要】
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为了满足自动驾驶、人机交互等任务对语义分割算法准确度和实时性的要求,本文提出了一种基于特征融合技术的实时语义分割算法。首先,利用卷积神经网络自动学习到图像深层特征
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为了满足自动驾驶、人机交互等任务对语义分割算法准确度和实时性的要求,本文提出了一种基于特征融合技术的实时语义分割算法。首先,利用卷积神经网络自动学习到图像深层特征的功能,设计了一个浅而宽的空间信息网络输出低级别的空间信息,以保原始空间信息完整性并生成高分辨率特征。接着,设计了一个语境信息网络来输出深层次高级别的语境信息,并引入了注意力优化机制来代替上采样,优化网络的输出。最后,将两路输出特征图进行多尺度融合,再上采样得到了与原始输入尺寸相等的分割图像。两路网络并行计算,提高了算法的实时性。该网络框架在Cityscapes、CamVid数据集上进行一系列实验。其中,在Cityscapes数据集上取得了68.34%的均交并比(Mean Intersection over Union,MIOU)。对于640x480的图像输入,在一块NVIDIA 1050T显卡上的速度为14fps。准确度上大幅超越现有实时分割算法,基本满足人机交互类任务对实时性的要求。
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