【摘 要】
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语义分割是计算机视觉的重要任务,旨在为图像中每一个像素赋予类别标签。该任务广泛应用于城市规划、室内机器人导航等现实场景。近年来,基于深度学习的语义分割方法只需输入RGB图像即可获得了巨大突破。然而,这些单模态方法仅从单一图像视角分析对象,具有一定的局限性。多模态方法,通过整合不同来源的图像从不同视角分析对象,很好地提升了模型的准确性和鲁棒性。因此,研究多模态图像语义分割在现实场景（例如,高空场景、
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语义分割是计算机视觉的重要任务,旨在为图像中每一个像素赋予类别标签。该任务广泛应用于城市规划、室内机器人导航等现实场景。近年来,基于深度学习的语义分割方法只需输入RGB图像即可获得了巨大突破。然而,这些单模态方法仅从单一图像视角分析对象,具有一定的局限性。多模态方法,通过整合不同来源的图像从不同视角分析对象,很好地提升了模型的准确性和鲁棒性。因此,研究多模态图像语义分割在现实场景（例如,高空场景、室内场景）的应用具有重要意义。在高空场景的语义分割任务中,本文引入非可见光图像来弥补RGB图像受光照等因素影响的缺陷。现有基于多光谱图像的语义分割方法存在以下问题:（1）没有探索多光谱特征中相同类别像素的共性;（2）多光谱图像中存在冗余信息。针对问题（1）,本文显式地建立类别和光谱之间的联系,即对相同类别像素提取共同特征。针对问题（2）,利用通道注意力机制减少多光谱特征的冗余信息。在室内场景的语义分割任务中,本文输入稀疏深度图来弥补RGB图像缺失的三维信息。现有基于RGB-D图像的语义分割方法没有考虑实际应用场景中传感器的限制,存在以下问题:（1）深度数据分布具有不规律性和稀疏性,导致卷积操作提取的深度特征语义模糊;（2）稀疏深度图缺失了大量的几何细节,无法为模型提供有效的深度信息。针对问题（1）,本文基于注意力机制,在特征提取的过程中重点关注有深度值的像素,从而增强深度特征的语义表达。针对问题（2）,本文引入深度补全任务,为语义分割模型提供稠密的几何信息。本文分别在高空场景和室内场景的数据集上进行验证。实验结果说明本文提出的方法有效融合了多模态图像,提升了模型的特征表达能力,从而增强了语义分割的准确性和鲁棒性。
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