【摘 要】
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语义分割任务是计算机视觉中最重要的任务之一,该任务要求将输入图像的每个像素都匹配到一种语义类别中。在实际应用中,语义分割在自动驾驶和机器人导航视觉等领域发挥着重要作用。近年来,语义分割备受关注,研究人员基于卷积神经网络（CNNs）提出了各种针对语义分割任务的技术方案,这些方案取得了良好效果,但也普遍存在一个共同的缺点:网络参数过多,计算成本高。因此,设计一个有效的且小尺寸的实时语义分割模型意义重大
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语义分割任务是计算机视觉中最重要的任务之一,该任务要求将输入图像的每个像素都匹配到一种语义类别中。在实际应用中,语义分割在自动驾驶和机器人导航视觉等领域发挥着重要作用。近年来,语义分割备受关注,研究人员基于卷积神经网络（CNNs）提出了各种针对语义分割任务的技术方案,这些方案取得了良好效果,但也普遍存在一个共同的缺点:网络参数过多,计算成本高。因此,设计一个有效的且小尺寸的实时语义分割模型意义重大。本文提出了一种新型的、高效的轻量级实时语义分割网络结构,命名为ELNet。该网络设计受ResNet启发,并由编码器和解码器两部分组成。ELNet的第一部分为编码器,由一个新型残差网络块——扩张瓶颈（Asymmetric-Dilated-Bottleneck,ADB）构成,该模块利用逐点连接和跳跃连接的非对称膨胀卷积,在减少了参数的数量和计算成本的同时,尽可能地保持了网络的准确性和有效性。ELNet的第二部分为解码器,由一个特征注意力金字塔网络（Feature Attention Pyramid Network,FAPN）构成,该解码器通过特征注意金字塔机制来集成不同尺度的特征图,以此来优化网络性能。这种设计保证了模型具有广阔的感受野的同时,还能保持尺寸小和层数浅的特性。本文提出的网络不需要额外的预训练,可以直接进行端到端和像素到像素的训练。本文在自动驾驶数据集Cityscapes、Camvid上对ELNet进行语义分割实验来测试所提出的模型,得到的平均交并比指标分别为73.3%和66%。该模型的参数数量小于0.97M,比其他语义分割网络如SegNet小30倍。此外,本文在NVIDIA TITAN XP GPU环境下对网络模型进行实验和评估,模型的运行速度可以达到126 FPS。
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