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摘要
准确的地形分割有助于星球巡视器执行地形可通过性判断、自主路径规划等任务，从而保证巡视器探测任务的顺利进行.针对当前火星地形分割任务难度高、巡视器计算资源有限的问题，基于DeepLab-v3+网络结构提出一种轻量化的语义分割网络.该网络以MobileNetV2为骨干网络，利用密集连接的方式优化空洞空间金字塔池化(ASPP)模块，进一步扩大了空洞卷积的感受野；融入最新提出的坐标注意力机制(CA),增强了网络的特征提取能力.利用AI4Mars公开数据集对CA-DeepLab-v3+网络进行验证，表明算法在土壤、基岩、沙地和大岩石4种地形的召回率分别达到91%、92%、89%和75%.
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