基于注意力机制的道路环境语义分割算法

针对复杂场景道路图像分割中，由于目标形状不规则、光照变化以及物体遮挡等因素，而导致的分割结果出现分割精度低、小目标分割错误等问题，提出了一种新的语义分割算法GH-deeplabV3+。将DeeplabV3+网络和高分辨率网络相结合，并在骨干特征提取网络中插入注意力机制模块。高分辨率网络模块保持了图像的高分辨特征信息，注意力机制模块增强了关键目标特征信息的权重。在优化超参数的研究中，使用APReLU激活函数和AdaBelief优化器来优化算法，降低网络损失。在Cityscapes数据集上进行了验证，实验结果表明，GH-deeplabV3+算法提高了图片的分割精度，分割性能优于其它分割算法。