【摘 要】
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图像语义分割为目标图像分配像素级稠密标签,对实现完全场景理解具有重要作用。城市街景图像语义分割是以城市街景图像为研究对象的语义分割,所含物体如建筑物、汽车、道路以
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图像语义分割为目标图像分配像素级稠密标签,对实现完全场景理解具有重要作用。城市街景图像语义分割是以城市街景图像为研究对象的语义分割,所含物体如建筑物、汽车、道路以及行人等,具有类型多样,空间关系复杂等特点,并受天气和光照影响较大。城市街景图像语义分割对于汽车等从图像中分析和获取路况信息具有重要作用,能够提高导航及控制的准确性和安全性,实际应用涉及自动驾驶、机器人等,因此具有重要价值。相较于传统方法,基于深度学习的城市街景图像语义分割取得了更好的结果,但其所需大量训练数据的获取难度和成本较高,并难以同时确保计算效率和结果准确度都满足需求,这些问题限制了此类方法的使用,需要研究解决。针对此类方法所需的大量训练数据收集难度和成本较高的问题,本文使用计算机生成及标记的合成图像替代真实图像数据训练语义分割网络。为了降低两种图像在分布域上的域偏差对模型性能的负面影响,本文使用判别器网络与语义分割网络进行对抗学习,促使两种图像在语义分割网络生成分布近似的输出,实现域自适应。本文基于WGAN对对抗学习的损失函数与域自适应的目标函数等做了修改,以提高训练稳定性。为了利用不同级别信息以提高模型性能,本文在语义分割的输出空间和低阶特征空间连接两个包含判别器的域自适应模块构建多级对抗学习网络。此类方法难以同时确保计算效率和结果准确度都满足需求。针对此问题,本文基于编码器与解码器结构构建网络模型,其中编码器由本文构造的网络模块组成,模块使用分组卷积提高计算效率,并结合通道混排方法以减少结果准确度的损失。解码器使用跳跃连接结构,通过利用不同级别的信息以得到更好的结果。使用城市街景图像数据集进行实验验证,通过实验结果分析和对比,取得与其他方法相近或较好的结果,验证了方法的可行性,及对目标问题的解决效果。
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