【摘 要】
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图像语义分割是现代自动驾驶系统的一个必要部分,因为对汽车周围场景的准确理解是导航和动作规划的关键。为提高自动驾驶场景的图像语义分割准确率,且考虑到当下流行的基于卷
【机 构】
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北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,河南科技大学机电工程学院
【基金项目】
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北京市自然科学基金资助项目(No.3172020)
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图像语义分割是现代自动驾驶系统的一个必要部分,因为对汽车周围场景的准确理解是导航和动作规划的关键。为提高自动驾驶场景的图像语义分割准确率,且考虑到当下流行的基于卷积神经网络的语义分割模型(DeepLab v3+)无法有效地利用注意力信息,导致分割边界粗糙等问题,提出一种融合底层像素信息与通道、空间信息的语义分割神经网络。在卷积神经网络中插入注意力模块,提取出图像语义级别的信息,通过学习图像的位置信息和通道信息得到更加丰富的特征;从卷积神经网络输出的各类别得分值计算出单点势能,且从初步分割图和原图得到成对势
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