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题名BiSeNet轻量语义分割网络优化研究
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作者
张梦真
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机构
燕山大学理学院
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出处
《计算机科学与应用》
2024年第4期316-326,共11页
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文摘
语义分割是对图片上每一个像素的归类预测,使得每个语义类别对应的预测区域得以分割显现,是图像处理的重要方面。轻量级语义分割模型的研究点在于掌握性能与速度的天平,使其能够投入移动设备的应用,本文是对BiSeNet轻量语义分割模型的优化研究。首先,本文介绍了BiSeNet模型的ResNet50主体上下文分支结构,以及表层卷积辅助分支结构,还有基于通道注意力机制的ARM特征加强模块和FFM融合模块作用和原理;然后,提出模型优化改进结构,先在辅助分支表层卷积中以空洞卷积增强信息整体分析后,然后以SAM空间注意力模块增强特征质量,再利用ASPP金字塔加强辅助分支与主分支融合;最后,在VOC2012数据上,得出改进前后BiSeNet模型对比结果,在轻量性和正确性上,验证优化结构合理性。
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关键词
轻量级语义分割
BiSeNet模型
空洞卷积
注意力模块
aspp金字塔
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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