【摘 要】
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训练语义分割网络模型需要较为繁琐的人工标注作为训练标签，同时语义分割模型在构建和运行过程中也存在超参数较难确定以及模型过于庞大等问题。为解决这类问题，提出了一种基于标注框生成热点图的标签生成方法，简化了语义分割训练标签的人工标注过程。以及在可微分神经网络结构搜索方法的基础上提出了一种对硬件要求更低的神经网络结构搜索方法，并基于此种方法改进了特征金字塔结构，构建了一个改进的语义分割模型，并在安全帽与
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训练语义分割网络模型需要较为繁琐的人工标注作为训练标签，同时语义分割模型在构建和运行过程中也存在超参数较难确定以及模型过于庞大等问题。为解决这类问题，提出了一种基于标注框生成热点图的标签生成方法，简化了语义分割训练标签的人工标注过程。以及在可微分神经网络结构搜索方法的基础上提出了一种对硬件要求更低的神经网络结构搜索方法，并基于此种方法改进了特征金字塔结构，构建了一个改进的语义分割模型，并在安全帽与口罩检测数据集上进行了试验。与U-Net、FPN等模型比较，新的模型在参数量、计算速度以及精确度上都更有优势。
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