【摘 要】
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自动驾驶是目前计算机视觉任务中难度较大的一类任务,而道路场景下的语义分割是自动驾驶的核心技术之一.本文针对经典分割网络中分辨率恢复方式简单,导致细节信息不完整、目标边缘模糊的问题,提出一种基于强化语义流场的上采样方法.该方法通过学习相邻特征图之间的语义流场,使生成图语义信息更细致,边界处更清晰.同时针对道路场景中目标尺度变化处理困难、小目标难以识别的问题,提出一种新的多级特征融合方法,充分融合深层语义信息与浅层细节信息,以适应不同尺度的目标.本文采用CamVid为数据集进行实验,并进行数据增强.实验表明本
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,哈尔滨 150001;哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术重点实验室,哈尔滨 150001;中国西南电子技术研究所,成都 610036
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自动驾驶是目前计算机视觉任务中难度较大的一类任务,而道路场景下的语义分割是自动驾驶的核心技术之一.本文针对经典分割网络中分辨率恢复方式简单,导致细节信息不完整、目标边缘模糊的问题,提出一种基于强化语义流场的上采样方法.该方法通过学习相邻特征图之间的语义流场,使生成图语义信息更细致,边界处更清晰.同时针对道路场景中目标尺度变化处理困难、小目标难以识别的问题,提出一种新的多级特征融合方法,充分融合深层语义信息与浅层细节信息,以适应不同尺度的目标.本文采用CamVid为数据集进行实验,并进行数据增强.实验表明本文提出的两种方法均显著提升了准确度,整体网络与PSPNet、Deeplabv3+等多种模型相比,准确率更高,分割效果更接近真实值.
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白化是一种能够去除数据各属性间相关性的数据预处理方法.最近提出的二维白化重构方法(Two?dimensional whitening reconstruction,TWR)是一种针对单张图片的白化方法,阐述了TWR方法等价于基于图像列的ZCA白化,即TWR具有去除图像列内相关性的作用;但是图像局部块内的相关性往往远大于列内,因此本文从去除图像局部块内相关性的角度出发,提出了两种TWR的改进方法:基于重组的TWR(Reshaped?based TWR,RTWR)方法和基于块的TWR(Patch?based
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