空间信息引导的双分支实时语义分割算法

作者：侯志强; 戴楠^*; 程敏捷; 李富成; 马素刚; 范九伦

来源：北京航空航天大学学报, 2023, 1-14.

• 图像处理
• 实时语义分割
• 卷积神经网络
• 空洞卷积
• 上下文信息

针对实时语义分割模型大量缩减参数造成特征空间信息损失，以及特征缺少上下文信息导致分割类别预测不准确的问题，提出一种基于空间信息引导的双分支实时语义分割算法。该算法采用双分支结构分别获取特征的空间信息和语义信息，为更好地保留空间信息，设计了一种空间引导模块，同时捕获特征的局部信息和周围上下文信息，并通过通道加权给予重要信息更高的权重，有效弥补了图像高分辨率特征在降采样过程中的信息损失；为进一步强化特征的上下文信息表征能力，设计了池化特征增强模块，采用不同尺寸的池化核捕获多尺度特征信息，并采用条状池化核对特征之间的长距离依赖关系进行建模，更好地确定了分割区域的类别。在Cityscapes和CamVid数据集上对所提算法进行了验证，平均交并比分别达到77.4%和74.0%，FPS分别达到49.1和124.5，在保证实时分割的情况下有效提升了精度，获得了良好的语义分割性能。

• 单位
  西安邮电大学; 通信与信息工程学院