基于特征融合的实时语义分割方法

简介：
本研究提出了一种创新的实时语义分割算法，通过高效的特征融合技术，在保持高精度的同时实现了快速处理，适用于复杂场景下的实时分析。 为了满足自动驾驶及人机交互任务对语义分割算法在准确度与实时性方面的要求，本段落提出了一种基于特征融合技术的实时语义分割方法。首先利用卷积神经网络自动学习图像深层次特征的能力，设计了一个浅而宽的空间信息网络来输出低级别的空间细节，并保持原始空间信息的完整性以生成高分辨率特性；其次构建了深层、高级别的上下文信息网络并引入注意力优化机制替代上采样过程，以此提升模型性能。最后将这两路输出的特征图进行多尺度融合后再通过上采样得到与输入图像尺寸一致的分割结果。 两个分支采用并行计算方式以提高算法的速度和实时性，并在Cityscapes及CamVid数据集中进行了实验验证。其中，在Cityscapes数据集上的均交并比（MIOU）达到了68.43%；对于分辨率为640×480的图像输入，使用NVIDIA 1050T显卡时处理速度为每秒约14.1帧。 该算法在精度上显著优于现有的实时分割方法，并且能够基本满足人机交互任务对实时性的需求。