基于多分支网络的道路场景实时语义分割方法
Research on real-time semantic segmentation of road scene based on multi-branch network
北京联合大学 a. 北京市信息服务工程重点实验室; b. 脑与认知智能北京实验室, 北京 100101
摘要
针对目前实时语义分割方法存在大目标分割不准确、小目标信息丢失的问题,提出一种基于多分支网络的实时语义分割算法。首先,对双边分割网络进行优化,设计了金字塔分支扩大感受野,以覆盖视野内的大目标,充分地将上下文信息结合起来;其次,设计双边指导融合模块,为深层和浅层的特征映射提供指导信息,弥补小目标信息的损失。最后在Cityscapes数据集上进行验证,实验结果表明所提模型以51.3 fps的推理速度使平均交并比达到77.8%,与基准相比,精度提高了2.5个百分点。所提方法采用金字塔分支,在扩大感受野的同时,获取不同尺度的语义边缘区域特性,增强对语义边界的建模能力,且提出的双边指导融合模块可以更有效地融合不同层次的特征,弥补下采样造成的信息丢失,能够更好地指导模型学习。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(62171042,62102033,62006020)
北京市重点科技项目(KZ202211417048)
北京市属高等学校高水平科研创新团队建设支持计划项目(BPHR20220121)
协同创新中心资助项目(CYXC2203)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.11.0644
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第8期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2526-2530
文章编号: 1001-3695(2023)08-045-2526-05
发布历史
[2023-02-03] 优先出版
[2023-08-05] 印刷出版
引用本文
廖文森, 徐成, 刘宏哲, 等. 基于多分支网络的道路场景实时语义分割方法 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (8): 2526-2530. (Liao Wensen, Xu Cheng, Liu Hongzhe, et al. Research on real-time semantic segmentation of road scene based on multi-branch network [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (8): 2526-2530. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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