【摘 要】
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车辆外观分割是计算机视觉在交通场景中的一个重要应用。得益于近几年深度学习技术的火热兴起,以深度卷积神经网络为主的分割方法在诸多领域内取得了突破进展。针对车辆外观
【机 构】
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上海眼控科技股份有限公司,公安部交通管理科学研究所
【基金项目】
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道路交通安全公安部重点实验室(公安部交通管理科学研究所)开放基金(No.2017ZDSYSKFKT05)
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车辆外观分割是计算机视觉在交通场景中的一个重要应用。得益于近几年深度学习技术的火热兴起,以深度卷积神经网络为主的分割方法在诸多领域内取得了突破进展。针对车辆外观分割中的样本不均衡问题,提出一种新的自适应损失函数,替换了原始的softmax损失,并且训练一个新的卷积神经网络模型,实现了端到端的像素级语义分割。同时构建了一个车辆外观分割数据集,用以模型的训练和测试。实验结果表明,该网络对比同类算法拥有较高的分割准确率,对于面积较小的类别有更好的效果。
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