基于八度卷积设计的实时语义分割网络

作     者：王鑫 吴开军 Wang Xin;Wu Kaijun

作者机构：上海海洋大学信息学院上海201306 

出 版 物：《激光与光电子学进展》 (Laser & Optoelectronics Progress)

年 卷 期：2022年第59卷第8期

页      码：179-187页

摘      要：卷积神经网络进行实时图像语义分割时,处理大片色彩变化较小的像素区域时会存在计算的空间冗余,同时轻量级网络进行特征提取时的精度较低。针对上述两个问题,利用改进后MobileNet v3和轻型高频采样(OTCHL)模块设计了一种实时语义分割网络。首先利用hard-swish激活函数对轻量级网络MobileNet v3进行精度补偿,提出改进后的MobileNet v3特征提取网络;其次基于八度卷积设计OTCH-L模块,解决空间冗余问题,在保证精度的同时,降低模型计算量。在Pascal VOC2012数据集上进行训练实验,并在Pascal VOC2007数据集上对模型进行验证。实验结果表明,所提模型分割速度达到25.94 frame/s,分割平均交并比(MIoU)达70.34%。相比主流语义分割模型SegNet、PSPNet、DeepLab v3 plus,所设计模型在维持分割精度的前提下,分割速度有显著提升。

主 题 词：图像处理 实时语义分割 八度卷积 轻量级 MobileNet v3 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 0808[工学-自动化类] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 0702[理学-物理学类] 

核心收录：

D　O　I：10.3788/LOP202259.0810015

馆 藏 号：203112466...