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基于改进BiSeNet的室内障碍物图像语义分割方法 被引量：3
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作者 于蒙 樊成 +1 位作者 李雄 李文锋 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期133-138,共6页
针对室内机器人行驶场景中存在大量不规则形状障碍物及细小类障碍物的问题,提出一种基于改进双边分割网络(BiSeNet)的图像语义分割方法.即以BiSeNet为基础网络构建图像分割模型,一方面在其空间路径中融合可变形卷积,使其更加适应对可通... 针对室内机器人行驶场景中存在大量不规则形状障碍物及细小类障碍物的问题,提出一种基于改进双边分割网络(BiSeNet)的图像语义分割方法.即以BiSeNet为基础网络构建图像分割模型,一方面在其空间路径中融合可变形卷积,使其更加适应对可通行区域和水渍这类不规则形状目标的定位分割;另一方面在其语义路径中结合特征金字塔结构,提高对细小类障碍物的分割精度;最后在室内多类障碍物图像数据集上,将改进的BiSeNet算法与U-Net,PSPNet等算法进行对比实验,结果显示改进的BiSeNet算法对水渍类障碍物的分割像素准确率达到89.95%,比原BiSeNet算法分割精度提高约3.50%,与UNet,PSPNet等算法相比,改进的BiSeNet算法同样具有更高的分割精度. 展开更多
关键词 室内障碍物图像 双边分割网络 语义分割 可变形卷积 特征金字塔网络
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