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Real-Time Image Semantic Segmentation Based on Improved DeepLabv3+ Network
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AI
DOI：10.3390/bdcc9060152.png)
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摘要
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为提升图像语义分割算法的性能，使算法在图像分割时实现准确率与实时性能的更好平衡，本文提出了一种基于改进DeepLabv3+网络的实时图像语义分割模型。首先，选用计算开销和参数量更少的MobileNetV2模型作为骨干网络以提高分割速度；其次，在MobileNetV2中的多个不同尺度大小的浅层特征中引入特征增强模块（FEM），并将这些浅层特征进行融合，以提高模型编码器对边缘信息的利用率，保留更多细节信息并增强网络对复杂场景的特征表示能力；最后，为解决空洞空间金字塔池化（ASPP）模块合并后的输出特征图未能充分关注细节信息的问题，在经过ASPP模块处理后的特征图上引入FEM注意力机制。本研究中的算法在PASCAL VOC2012 Augmented数据集上达到76.45%的交并比（mIoU）准确率，并具有29.18 FPS的实时性能；在ADE20K数据集上达到37.31%的mIoU准确率，并具有23.31 FPS的实时性能。实验结果表明，本研究中的算法在准确率与实时性能之间实现了良好平衡，其图像语义分割性能相较于DeepLabv3+及其他现有算法得到显著提升。
Keyword:
DeepLabv3+
MobileNetV2
Feature Enhancement Module
semantic segmentation
real-time performance
AI总结
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期刊
B
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