基于深度学习目标检测的可行驶区域分割

徐征宇; 朱宗晓; 周康; 田微

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基于深度学习目标检测的可行驶区域分割

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目前大多数的可行驶区域分割算法,是以网络结构复杂化为代价换取像素级的精确分割。为了降低训练出的网络结构的复杂度,较为轻量、快速地实现可行驶区域分割,对基于目标检测的可行驶区域分割方法进行了研究。该方法把可行驶区域的像素级标注转换为目标检测框标注,用目标检测算法实现可行驶区域分割。实验结果表明,目标检测方法也能较为准确地对可行驶区域进行分割。

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来源
《现代信息科技》 |2020年第23期|P.106-108|共3页
作者
徐征宇; 朱宗晓; 周康; 田微;
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作者单位

中南民族大学计算机科学学院湖北武汉430074;

中南民族大学计算机科学学院湖北武汉430074;

中南民族大学计算机科学学院湖北武汉430074;

中南民族大学计算机科学学院湖北武汉430074;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
目标检测; 可行驶区域分割; 矩形覆盖多边形;

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