针对城市道路的图像语义分割

作     者：黄尘琛 滕国伟 汤毅 HUANG Chenchen;TENG Guowei;TANG Yi

作者机构：上海大学通信与信息工程学院上海200444 百视通网络电视技术发展有限责任公司上海200031 

出 版 物：《电视技术》 (Video Engineering)

年 卷 期：2020年第44卷第7期

页      码：45-48,55页

摘      要：城市道路图像的语义分割具有很多的应用场景,如自动驾驶、图片或视频中广告的插入等。这些应用场景都要求分割算法具有较高的精确度,特别是在物体的边界处。此外,城市道路图像中具有很多尺度大小不一的目标,不同尺度的目标特别是小尺度的目标,会给精细化分割带来更多困难。针对以上问题,提出了一种基于编码器-解码器结构的语义分割网络。该模型改进ResNet-101作为骨干网络,以获得更好的特征提取能力,将低层次特征与高层次特征相融合,采用双三次插值作为上采样方法,以改进不同尺度目标边缘的分割精确性。使用针对城市道路场景的Cityscapes数据集设计相关的对比实验,实验结果证明了所提方法的有效性。

主 题 词：图像分割 深度学习 残差网络 双三次插值 

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] 

D　O　I：10.16280/j.videoe.2020.07.011

馆 藏 号：203990827...