基于特征融合的实时语义分割算法

为满足自动驾驶、人机交互等任务对语义分割算法准确度和实时性的要求,提出一种基于特征融合技术的实时语义分割算法。首先,利用卷积神经网络自动学习图像深层特征的功能,设计一个浅而宽的空间信息网络输出低级别的空间信息,以保持原始空间信息完整性,从而生成高分辨率特征;接着,设计一个语境信息网络来输出深层次、高级别的语境信息,并引入注意力优化机制来代替上采样,优化网络的输出;最后,将两路输出特征图进行多尺度融合,再上采样得到与原始输入尺寸相等的分割图像。两路网络并行计算,提高了算法的实时性。在Cityscapes、CamVid数据集上对该网络框架进行一系列实验。其中,在Cityscapes数据集上取得了6