融合多尺度信息的道路场景实时语义分割

道路场景语义分割是自动驾驶车辆实现环境感知的重要技术。针对道路场景实时语义分割中存在目标区域尺度不一、变化迅速的问题,在DABNet语义分割网络的基础上进行优化改进提出一种融合多尺度信息的道路场景实时语义分割网络。对于网络设计:首先引入带有自适应卷积核的卷积层优化DAB模块,自适应地引导网络学习最合适的特征图感受野,提高网络获取多尺度语义信息的能力;然后在编码阶段后引入了金字塔池化PSP模块来聚合特征图中不同尺度子区域的上下文信息,提高网络获取全局信息的能力。本网络提高了对大目标区域完整分割,避免小目标区域漏分割的能力,保证较高的道路场景实时语义分割精度。