| 一种多层特征融合的道路场景实时分割方法 |
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| 作者姓名： | 周继苗 李必军 陈世增 |
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| 作者单位： | 1. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北 武汉 430079;2. 时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心, 湖北 武汉 430079 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（41671441）;国家自然科学基金汽车产业创新发展联合基金（U1764262） |
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| 摘 要： | 道路场景理解是自动驾驶领域中重要模块之一,它可以提供关于道路更丰富的信息,对于建立高精度地图和实时规划都具有重要作用。其中,语义分割可以为图像每个像素赋予类别信息,是自动驾驶场景理解中最常用的方法。但是,目前常用的语义分割算法在速度和精度上大都不能达到很好的平衡。本文在Mobile Net V2的基础上,提出了一种多层次特征融合的方法,使得网络可以在实时运行的同时保证精度满足实际应用的需求,并在Cityscapes数据集上进行了试验验证和分析。
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| 关 键 词： | 自动驾驶 语义分割 场景理解 深度学习 多尺度特征融合 |
| 收稿时间： | 2019-09-04 |
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