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基于DenseNet的复杂交通场景语义分割方法

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针对传统交通场景语义分割方法存在参数量大、计算效率低、精度不足等问题,本文提出一种基于全卷积化DenseNet的多尺度端到端语义分割模型.该方法首先构建一种含混合空洞卷积的密集连接模块,同时沿通道维度级联各模块以提取图像特征;其次,采集多尺度视觉信息并以此作为监督信号回传至原通道中;最后,通过双线性插值法获得预测输出.在CityScapes数据集上的测试实验中,MIoU达到70.41％,相比FCN8s、SegNet方法分别提升了12.94％、6.94％;参数量和存储空间分别减少了约10.6倍和2.2倍.实验结果表明,本文方法对复杂交通场景的鲁棒性更强,具有更高的预测精度和分割效率.

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来源
《第六届中国计算机学会大数据学术会议》||1-10|共10页
会议地点
作者
JIANG Bin; 蒋斌; TU Wenxuan; 涂文轩; YANG Chao; 杨超; LIU Hongyu; 刘虹雨; ZHAO Zilong; 赵子龙;
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作者单位

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
图像处理; 语义分割; 特征融合; 交通场景;

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