基于多路径特征提取的实时语义分割方法

TP391; 深度学习在图像语义分割领域的应用极大地提升了分割精确度,但由于深度学习网络在速度、内存等方面的限制,其并不能直接应用于嵌入式设备进行实时分割.针对语义分割模型存在的的网络结构复杂和计算开销巨大的问题,提出了结合边缘检测算法的多路径特征提取的实时语义分割算法.模型通过Sobel算子、Scharr算子和Laplacian算子对图像的轮廓信息进行提取.算法设计了空间路径提取图像的空间位置信息、语义路径提取图像高级语义信息,以及通过边缘检测路径提取图像中具有代表性的纹理特征,并采用Ghost轻量化模块来减少模型参数量,提高算法的分割速度.在480像素×360像素的Cam-Vid数据集上的...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	计算机科学 2022, Vol.49 (7), p.120-126
Hauptverfasser:	程成, 降爱莲
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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