10.3969/j.issn.1672-6413.2023.06.006
基于自动驾驶道路场景的语义分割方法研究
针对现有的自动驾驶道路场景的语义分割模型在特征提取阶段提取特征不充分以及忽略了不同级别特征图中存在的特征重要性差异进而导致分割结果不佳的问题,提出了一种改进的DeepLab V3+算法,该方法结合了不同的注意力机制;针对原始模型的主干网络结构较为复杂且需要更多的计算资源来训练的问题,将主干网络更换为ResNet50.通过实验验证,本方法平均交并比(MIoU)指数达到了0.73,相较于其他方法具有更高的分割准确度.
自动驾驶、道路场景、语义分割、改进的DeepLab V3+算法
TP391.7(计算技术、计算机技术)
山西省机械产品质量司法鉴定中心企业委托项目;太原科技大学教学改革与研究项目;山西省高等学校教学改革创新项目;太原科技大学研究生联合培养示范基地项目;太原科技大学大学生创新创业训练项目;山西省高等学校教学改革创新项目
2023-11-15(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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