【摘 要】
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语义分割是实现道路语义环境解释的重要方法,深度学习语义分割由于卷积、池化及反卷积的作用使分割边界模糊、不连续以及小目标漏分错分,影响了分割效果,降低了分割精度。针
【机 构】
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中国人民解放军陆军工程大学野战工程学院,华北水利水电大学机械学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0802904);国家自然科学基金资助项目(61472444,61671470);江苏省自然科学基金资助项目(BK20161470)~~
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语义分割是实现道路语义环境解释的重要方法,深度学习语义分割由于卷积、池化及反卷积的作用使分割边界模糊、不连续以及小目标漏分错分,影响了分割效果,降低了分割精度。针对上述问题,提出了一种结合语义边界信息的新的语义分割方法,首先在语义分割深度模型中构建了一个语义边界检测子网,利用网络中的特征共享层将语义边界检测子网络学习到的语义边界信息传递给语义分割网络;然后结合语义边界检测任务和语义分割任务定义了新的模型代价函数,同时完成语义边界检测和语义分割两个任务,提升语义分割网络对物体边界的描述能力,提高语义分割质量
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