改进STDCSeg的实时图像语义分割网络算法
文档名：改进STDCSeg的实时图像语义分割网络算法
摘要：针对目前自动驾驶等领域下语义分割算法实时性不足的问题,提出一种基于编码器-解码器结构的轻量级实时语义分割网络模型.首先,使用短期密集级联(STDC)网络作为骨干网络用以提取图像特征;然后,构建一种轻量级解码器,以减少解码器部分的计算开销;最后,为加强解码器阶段的特征表达,提出2种注意力融合模块对不同层次的特征进行加权融合.实验结果表明:该算法在Cityscapes测试集上实现了74.22％mIoU和154.7fps的性能;与STDC-Seg网络相比,该算法减少了21.3％的参数量,平均交并比(mIoU)高出2.02个百分点.在实时性和准确性方面获得了很好的平衡.
作者：兰建平董冯雷杨亚会董秀娟胡逸贤Author：LANJianpingDONGFengleiYANGYahuiDONGXiujuanHUYixian
作者单位：湖北汽车工业学院汽车工程师学院,湖北十堰442002
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(11)
分类号：TP391.9
关键词：实时语义分割轻量化卷积神经网络深度学习注意力机制
Keywords：real-timesemanticsegmentationlightweightconvolutionneuralnetworkdeeplearningattentionmechanism
机标分类号：TP391.41TN911.73TP242.6
在线出版日期：2023年12月4日
基金项目：湖北汽车工业学院教学研究与改革项目，湖北省教育厅科学研究计划指导性项目改进STDC-Seg的实时图像语义分割网络算法[
期刊论文]传感器与微系统--2023, 42(11)兰建平董冯雷杨亚会董秀娟胡逸贤针对目前自动驾驶等领域下语义分割算法实时性不足的问题,提出一种基于编码器-解码器结构的轻量级实时语义分割网络模型.首先,使用短期密集级联(STDC)网络作为骨干网络用以提取图像特征;然后,构建一种轻量级解码器,以减...参考文献和引证文献
参考文献
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