多尺度特征融合的道路场景语义分割
作者机构：暨南大学信息科学技术学院广东广州510632
基 金：国家自然科学基金(62002134) 广东省基础与应用基础研究基金(2020A1515110645) 广东省重点实验室项目(2021KSY001) 羊城创新创业领军人才支持计划(2019019) 暨南大学中央高校基本科研业务费项目(21620353)
出 版 物：《激光与光电子学进展》 (Laser & Optoelectronics Progress)
年 卷 期：2023年第60卷第12期
页 码：82-90页
摘 要：针对现有语义分割网络模型难以在参数量、推理速度和精确度中取得平衡的问题,设计了一种多尺度特征信息融合的轻量级网络模型(MIFNet)。MIFNet采用编码-解码结构,在编码部分利用分离策略和非对称卷积设计了轻量型特征提取瓶颈结构,且引入空间注意力机制与Laplace边缘检测算子组成边缘-空间融合模块,将空间信息和边缘信息进行融合得到丰富的特征信息。在解码部分引入通道注意力机制恢复特征图尺寸和细节信息完成语义分割。在Cityscapes和CamVid测试集上,MIFNet仅以0.82 M的参数量分别取得了73.1%和67.7%的分割精度,同时在单个GTX 1080Ti GPU下分别获得73.68 frame/s和85.16 frame/s的推理速度,表明该方法在参数量、推理速度和精确度3个指标上得到较好平衡,实现了轻量、快速、精准的语义分割。
主 题 词：图像处理 实时语义分割 Laplace边缘检测 注意力机制 多尺度特征信息融合
学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类]
核心收录：
D O I：10.3788/LOP220914
馆 藏 号：203113491...
