基于Deeplabv3+和注意力机制的道路场景语义分割方法OACSCD
Semantic segmentation method of road scene based on Deeplabv3+ and attention mechanism
在自动驾驶技术研究中,理解道路场景是提高驾驶安全性的保障.语义分割技术可以在像素级别上,将图片分割成与语义类别相关联的不同图像区域,可以辅助车辆感知、理解周围的道路环境信息,从而提高驾驶安全性.当下流行的语义分割模型Deeplabv3+在分割任务中,存在细小目标被漏分割以及外形相似物体容易被误判等现象,导致分割边界粗糙,精准度降低.针对此问题,在Deeplabv3+网络结构的基础上,结合注意力机制加重分割区域的权重,提出一种改进的Deeplabv…查看全部>>
In the study of automatic driving,understanding the road scene is a key to improve driving safety.The semantic segmentation method could divide the image into different areas associated with semantic categories in accordance with the pixel level,so as to help vehicles to perceive and obtain the surrounding road environment information,which would improve driving safety.Deeplabv3+ is the current popular semantic segmentation model.There are phenomena that sma…查看全部>>
白艳琼;郑玉甫;田宏
兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070兰州交通大学 电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070
自动驾驶道路场景语义分割Deeplabv3+注意力机制
autonomous drivingroad scenesemantic segmentationDeeplabv3+attention mechanism
《测试科学与仪器》 2021 (4)
412-422,11
National Natural Science Foundation of China(Nos.61941109,62061023)Distinguished Young Scholars of Gansu Province of China(No.21JR7RA345)
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