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摘要
提出面向水下场景的图像语义分割网络，考虑到速度和准确度之间的权衡问题，网络采用轻量且高效的编解码器结构.在编码器部分，设计倒置瓶颈层和金字塔池化模块，高效地提取特征.在解码器部分，构建特征融合模块融合多水平特征，提升了分割的准确度.针对水下图像边缘模糊的问题，使用辅助的边缘损失函数来更好地训练网络，通过语义边界的监督细化分割的边缘.在水下语义分割数据集SUIM上的实验数据表明，对于320像素×256像素的输入图像，该网络在NVIDIA GeForce GTX 1080Ti显卡上的推理速度达到258.94帧/s,mIoU达到53.55%，能够在保证高准确度的同时，达到实时的处理速度.
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