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：LANJianping DONGFenglei YANGYahui DONGXiujuan HUYixian
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-timesemanticsegmentation lightweightconvolutionneuralnetwork deeplearning attentionmechanism
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
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