计算机辅助设计与图形学学报

作者：胡学刚, 龚宇, 敬力源

关键词：神经网络, 语义分割, 特征融合, 深度学习, 编解码结构

对基于深度学习的高精度图像语义分割模型参数量大、分割速度慢的问题,提出一种基于双路径特征融合编解码结构的语义分割模型.首先,该模型编码器通过对语义路径和空间路径同时进行编码,其能够融合不同的特征信息,弥补了空间信息和语义信息难以两全的弊端,对特征图进行高效的卷积操作;其次,该模型解码器通过融合高层语义信息和低层空间信息,有效地弥补了编码时下采样操作丢失的特征信息.在Cityscapes和Camvid数据集上的实验结果表明,整体模型的参数量仅为3.91×106,在2个数据集上分别取得了67.7%和65.8%的均交并比,分割速度分别为111帧/s和86帧/s.对比其他同类模型,所提模型拥有更少的参数量和更高的精度,其分割速度远远超过实时语义分割的最低要求24帧/s.

来源：2022年第12期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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