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面向自动驾驶的交通场景语义分割

何淼楹  崔宇超  
【摘要】:交通场景语义分割在自动驾驶中必不可少。为了解决目前的交通场景语义分割方法中由于池化、卷积等操作而造成的目标边界分割模糊、多类别目标及相似物体分割精度低等问题,提出一种带注意力机制的卷积神经网络分割方法。特征提取时,引入多样化的扩张卷积,以挖掘多尺度的语义信息。在信息解码后,添加通道及空间双注意力模块,可以在通道和空间两个维度层面进行注意力特征提取,让网络在学习过程中更侧重于重要信息。在Cityscapes数据集上的实验结果表明,该语义分割网络的平均交并比(MIoU)可达71.6%,超过了基网络为ResNet50的DeepLabv3+语义分割网络。所提方法能更加精细地分割出近似物体及多类别目标,对复杂交通场景图像的理解力更强。

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