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题名基于高效的多尺度特征提取的轻量级语义分割
被引量:2
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作者
刘云
陆承泽
李仕杰
张乐
吴宇寰
程明明
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机构
南开大学计算机学院
波恩大学信息系统与人工智能系
新加坡科技研究局
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出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第7期1517-1528,共12页
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基金
新一代人工智能重大项目(2018AAA0100400)
国家自然科学基金优秀青年科学基金项目(61922046)
教育部指导高校科技创新规划项目资助。
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文摘
近来移动端视觉应用的发展激发了对轻量级语义分割技术的需求.尽管取得了十分辉煌的成就,当前轻量级语义分割模型仍存在精度不足、参数过多的问题.本文的目的在于开发一个具有少量参数的高精度分割模型.为此,本文基于以下观察提出了一种新的轻量级分割模型MiniNet:(1)语义分割依赖于多尺度特征学习;(2)下采样是加速网络推理和扩大卷积感受野的最有效方法;(3)网络深度和卷积通道数之间的良好平衡对于轻量级模型至关重要.具体来说,MiniNet采用空间金字塔卷积(Spatial Pyramid Convolution,SPC)模块和空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)模块作为多尺度特征学习的基本单元.此外,MiniNet将大多数网络层和操作放在较小的尺度上,即原始图像分辨率的1/16,而不是先前模型中常用的1/8尺度.MiniNet还设法平衡网络深度和卷积通道数.在没有ImageNet预训练的情况下,MiniNet在Cityscapes测试数据集上仅以211K参数和94.3fps的速度即可达到66.3%的mIoU.
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关键词
语义分割
轻量级语义分割
快速语义分割
图像分割
轻量级网络
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Keywords
semantic segmentation
lightweight semantic segmentation
efficient semantic segmentation
image segmentation
lightweight network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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