文档名：基于自注意和对抗学习的道路场景水体检测方法
摘要：无人驾驶车辆近年来一直是研究的热点.无人车运行环境复杂、不确定因素多,尤其当其意外驶入水坑、泥潭等地形时可能直接导致抛锚,造成不可估量的损失,因此水体检测对无人车的运行有着重要意义.借助深度网络的强大学习能力,本文首先将反射注意力单元和自注意力机制相结合,并在(UshapeNetwork,U-Net)模型基础上添加残差卷积块和上采样卷积模块,得到了新的道路场景水体区域检测模型(UshapeNetworkwithAttentionforRoad,URA-Net),该模型能够更好地捕捉特征依赖关系,提高水体语义特征的表示能力.进一步,本文提出了一种基于双生成器对抗学习的训练模型(RedundantWithDualGenerativeAdversarialNetwork,RWD-GAN),它对URA-Net稍做修改,拓展成两个生成器,通过在对抗网络框架下让生成器与鉴别器、生成器与生成器之间实现对抗学习,促进不同网络模型之间的信息传递.在公开数据集上的大量实验表明URA-Net达到了87.18%的F1指标,而RWD-GAN模型能够进一步提高水体检测的精度,使提升到了88.54%,URA-Net和RWD-GAN均超出现有深度网络水体检测方法的性能表现.
作者：王臣毅 王欢 孟策Author：WANGChen-yi WANGHuan MENGCe
作者单位：南京理工大学计算机科学与技术学院,江苏南京210094
刊名：电子学报 ISTICEIPKU
Journal：ActaElectronicaSinica
年，卷(期)：2023, 51(8)
分类号：TP391.4
关键词：水体检测 自注意机制 对抗学习 深度学习
Keywords：waterpuddledetection self-attention Adversariallearning deeplearning
机标分类号：TP391O157.5P208
在线出版日期：2023年11月23日
基金项目：基于自注意和对抗学习的道路场景水体检测方法[
期刊论文] 电子学报--2023, 51(8)王臣毅 王欢 孟策无人驾驶车辆近年来一直是研究的热点.无人车运行环境复杂、不确定因素多,尤其当其意外驶入水坑、泥潭等地形时可能直接导致抛锚,造成不可估量的损失,因此水体检测对无人车的运行有着重要意义.借助深度网络的强大学习能力...参考文献和引证文献
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