激光与光电子学进展, 2019, 56 (5): 051005, 网络出版: 2019-07-31   

基于可分离残差模块的精确实时语义分割 下载: 1439次

Real-Time and Accurate Semantic Segmentation Based on Separable Residual Modules
作者单位
天津大学电气自动化与信息工程学院, 天津 300072
摘要
针对当前智能驾驶领域场景理解中的语义分割算法无法同时满足高精度和高效率要求的问题,提出了精确高效的语义分割算法。基于可分离残差模块和降采样模块,设计了充分利用其学习能力和学习效率的高效精确语义分割网络结构。利用Cityscapes数据集,在图像处理效率12 frame/s的基础上达到分割精度67.86%。研究结果表明,所提方法在精度和效率上均能达到较好的效果,实现了精度和效率的平衡。
Abstract
Aim

ing at the problem that the current approaches of semantic segmentation cannot meet the simultaneous demands on accuracy and efficiency in scene parsing in the intelligent vehicles, an accurate and efficient algorithm for semantic segmentation is proposed. Based on the proposed separable residual module and the down-sampling module, a real-time and accurate semantic segmentation network is designed. With the Cityscapes dataset, the segmentation accuracy can reach 67.86% on the basis of the 12 frame/s efficiency. The research results demonstrate that the proposed method can achieve a good performance both in accuracy and efficiency, and makes a balance between accuracy and efficiency.

路文超, 庞彦伟, 何宇清, 王建. 基于可分离残差模块的精确实时语义分割[J]. 激光与光电子学进展, 2019, 56(5): 051005. Wenchao Lu, Yanwei Pang, Yuqing He, Jian Wang. Real-Time and Accurate Semantic Segmentation Based on Separable Residual Modules[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2019, 56(5): 051005.

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