改进DeepLabV3的高效语义分割

马冬梅; 李鹏辉; 黄欣悦; 张倩; 杨鑫

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改进DeepLabV3的高效语义分割

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针对目前高精度的语义分割模型普遍存在计算复杂度高、占用内存大,难以在硬件存储和计算力有限的嵌入式平台部署的问题,从网络的参数量、计算量和性能3个方面综合考虑,提出一种基于改进DeepLabV3+的高效语义分割模型。该模型以MobileNetV2为骨干网络,在空洞空间金字塔池化(ASPP)模块中并联混合带状池化(MSP),以获取密集的上下文信息;在解码部分引入有效通道注意力(ECA)模块,以恢复更清晰的目标边界;将深度可分离卷积应用到ASPP模块和解码器中用于压缩模型。在PASCAL VOC 2012数据集上的实验中,该模型的网络参数量为4.5×10^(6),浮点计算量为11.13 GFLOPs,平均交并比为72.07%,在计算效率和分割精度之间达到了良好的均衡。

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来源
《计算机工程与科学》 |2022年第4期|737-745|共9页
作者
马冬梅; 李鹏辉; 黄欣悦; 张倩; 杨鑫;
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作者单位

西北师范大学物理与电子工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
语义分割; DeepLabV3+; 带状池化; 有效通道注意力; 深度可分离卷积;

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