基于DenseNet的复杂交通场景语义分割方法

针对交通场景语义分割方法存在参数量较大、计算效率较低、精度不足等问题,文中提出基于全卷积化DenseNet的多尺度端到端语义分割模型.首先,构建一种含混合空洞卷积的密集连接模块,同时沿通道维度级联各模块,用于提取图像特征.然后,采集多尺度视觉信息并以此作为监督信号回传至原通道中.最后,通过双线性插值法获得预测输出.在CityScapes数据集上的测试实验表明,文中方法对复杂交通场景的解析能力较强,预测精度和分割效率较高.     

分支空洞卷积神经网络的机加工车间场景语义分割

机加工车间场景的语义分割方法是开发工业场景中自主导航小车AGV所需要的一项关键技术.针对AGV需要精确识别可通行区域和不可通行区域,以及机加工车间场景中目标类别较多且密集导致难以准确分割的问题,提出一种基于DeepLabv3深度学习模型架构的分支空洞卷积神经网络模型.在预训练残差网络ResNet-50的基础上,首先扩展分支结构,通过分支结构设置不同比例的空洞卷积扩张率实现调节特征图感受野,获取不同感受野的上下文信息;然后通过相同扩张率的叠加状态改善空洞卷积的棋盘效应,减少上下文信息的缺失;最后添加多尺度特征融合的解码器单元,利用目标定位准确的浅层特征和目标分类准确的深层特征进行特征融合,弥补由于棋盘效应导致的上下文信息缺失和像素信息不相关性的问题.在自制小样本机加工车间场景数据集上的实验结果表明,与DeepLabv3模型相比,该模型的验证精度提高5.14％,且对于可通行区域、道路线和不可通行区域的语义分割结果更加准确.     

一种基于区域建议网络的图像语义分割方法

针对图像语义分割中存在分割效果粗糙、细节缺失的问题，提出一种结合区域建议网络并实现卷积层共享的联合网络结构。利用区域建议网络生成包含类别标记信息的区域建议框，并使用这些区域建议框来校正全卷积语义分割网络的分割结果。实验表明，该方法可以有效提高像素点的分类正确率，得到更精细的分割效果。     

空洞可分离卷积和注意力机制的实时语义分割

目的 为满足语义分割算法准确度和实时性的要求,提出了一种基于空洞可分离卷积模块和注意力机制的实时语义分割方法。方法 将深度可分离卷积与不同空洞率的空洞卷积相结合,设计了一个空洞可分离卷积模块,在减少模型计算量的同时,能够更高效地提取特征;在网络输出端加入了通道注意力模块和空间注意力模块,增强对特征的通道信息和空间信息的表达并与原始特征融合,以进一步提高特征的表达能力;将融合的特征上采样到原图大小,预测像素类别,实现语义分割。结果 在Cityscapes数据集和CamVid数据集上进行了实验验证,分别取得70.4%和67.8%的分割精度,速度达到71帧/s,而模型参数量仅为0.66 M。在不影响速度的情况下,分割精度比原始方法分别提高了1.2%和1.2%,验证了该方法的有效性。同时,与近年来的实时语义分割方法相比也表现出一定优势。结论 本文方法采用空洞可分离卷积模块和注意力模块,在减少模型计算量的同时,能够更高效地提取特征,且在保证实时分割的情况下提升分割精度,在准确度和实时性之间达到了有效的平衡。     

融合低阶特征与全局特征的图像语义分割方法

目前,深度全卷积网络在图像语义分割领域已经取得了瞩目的成就,但特征图的细节信息在多次下采样过程中会大量损失,对分割精度造成影响。针对该问题设计了一个用于图像语义分割的深度全卷积网络。该网络采用“编码器-解码器”结构,在编码器后端引入空洞卷积以降低细节信息的损失,在解码过程中融合对应尺寸的低阶语义特征,并在解码器末端融入全局特征以提升模型的分割精度。使用数据增强后的CamVid数据集对网络进行训练和测试,测试结果达到了90.14%的平均像素精度与71.94%的平均交并比。实验结果表明,该网络能充分利用低阶特征与全局特征,有效提升分割性能,并在区域平滑方面有很好的表现。     

空洞卷积的多尺度语义分割网络

计算机硬件的发展极大程度地促进了计算机视觉的发展,卷积神经网络在语义分割中取得了令人瞩目的成就,但多卷积层叠加难免造成图像中目标边界信息的丢失。为了尽可能保留边界信息,提高图像分割精度,提出一种多尺度空洞卷积神经网络模型。该模型利用多尺度池化适应图像中不同尺度目标,并利用空洞卷积学习目标特征,在更加准确识别目标的同时,提高目标边界的识别精度,在ISPRS Vaihingen数据集上的实验结果表明,提出的多尺度空洞卷积神经网络对于目标边界的拟合结果较为理想。     

交叉特征融合和RASPP驱动的场景分割方法

本文针对场景中目标多样性和尺度不统一等现象造成的边缘分割错误、特征不连续问题, 提出了一种交叉特征融合和RASPP驱动的场景分割方法. 该方法以交叉特征融合的方式合并编码器输出的多尺度特征, 在融合高层语义信息时使用复合卷积注意力模块进行处理, 避免上采样操作造成的特征信息丢失以及引入噪声的影响, 细化目标边缘分割效果. 同时提出了深度可分离残差卷积, 在此基础上设计并实现了结合残差的金字塔池化模块——RASPP, 对交叉融合后的特征进行处理, 获得不同尺度的上下文信息, 增强特征语义表达. 最后, 将RASPP模块处理后的特征进行合并, 提升分割效果. 在Cityscapes和CamVid数据集上的实验结果表明, 本文提出方法相比现有方法具有更好的表现, 并且对场景中的目标边缘有更好的分割效果.     

多尺度特征金字塔融合的街景图像语义分割

针对街景图像语义分割任务中的目标尺寸差异大、多尺度特征难以高效提取的问题, 本文提出了一种语义分割网络(LDPANet). 首先, 将空洞卷积与引入残差学习单元的深度可分离卷积结合, 来优化编码器结构, 在降低了计算复杂度的同时缓解梯度消失的问题. 然后利用层传递的迭代空洞空间金字塔, 将自顶向下的特征信息依次融合, 提高了上下文信息的有效交互能力; 在多尺度特征融合之后引入属性注意力模块, 使网络抑制冗余信息, 强化重要特征. 再者, 以通道扩展上采样代替双线插值上采样作为解码器, 进一步提升了特征图的分辨率. 最后, LDPANet方法在Cityscapes和CamVid数据集上的精度分别达到了91.8%和87.52%, 与近几年网络模型相比, 本文网络模型可以精确地提取像素的位置信息以及空间维度信息, 提高了语义分割的准确率.     

改进ASPP及多层次特征语义融合分割方法

为解决图像语义分割中多尺度目标分割困难、类别边界预测不准确等问题，提出一种基于改进空洞空间金字塔池化的多层次特征语义融合分割方法。将深层次网络特征按通道分组，利用分组空洞空间金字塔池化模块捕获每个分组多尺度特征上下文信息；引入条状池化模块对上下文信息补充和完善，增强全局语义信息表达；根据语义引导融合模块建立不同层次特征像素间对应关系，将深层次语义信息以自底向上方式逐步融入到低层次高分辨率图像中。实验结果表明，该方法在PASCAL VOC 2012和Cityscapes公开数据集上分别获得73.1%、71.8%的平均交并比，且在相同精度下，该方法减少了39%的参数量。     

基于空洞空间金字塔池化的雾天图像语义分割

针对雾天图像语义分割中分割精度不高的问题,基于空洞空间金字塔池化、Xception模块和残差网络,提出一种雾天图像语义分割算法.该算法一方面使用空洞空间金字塔池化和残差网络,以多个采样率的并行卷积以及卷积核大小为1×1的卷积对输入图像进行多尺度的上下文特征提取;另一方面,采用解码器结构使用预训练后的Xception模块对提取的特征进行分类,得到每一个像素的预测结果,用于增强分割边界的细化得到边界精细的分割结果.实验表明,所提算法在foggy cityscapes数据集上的平均交并比为73.03％、73.81％与74.50％,分割性能良好.     

融合深度神经网络和空洞卷积的语义图像分割研究

语义分割是计算机视觉中的基本任务,是对图像中的不同目标进行像素级的分割与分类.针对多尺度的目标分割难题,本文提出了一种基于Res Net网络的方法,通过定义并联支路,将浅层特征图像信息融合到深层特征图像中,提出新的空洞空间金字塔模块,该模块采用并行的不同采样率的空洞卷积进行特征提取与融合,从而更有效的提取不同层的特征以及上下文信息,并且在新模块中加入批规范化计算,增强参数调优的稳定性.本文还采用了Adam自适应优化函数,在训练的过程中,使得每个参数的更新都具有独立性,提升了模型训练的稳定性.本文结果在PASCAL VOC 2012语义分割测试集中取得了77.31%mIOU的成果,优于Deeplab V3的效果.     

结合上下文特征与CNN多层特征融合的语义分割

目的 针对基于区域的语义分割方法在进行语义分割时容易缺失细节信息,造成图像语义分割结果粗糙、准确度低的问题,提出结合上下文特征与卷积神经网络（CNN）多层特征融合的语义分割方法。方法 首先,采用选择搜索方法从图像中生成不同尺度的候选区域,得到区域特征掩膜;其次,采用卷积神经网络提取每个区域的特征,并行融合高层特征与低层特征。由于不同层提取的特征图大小不同,采用RefineNet模型将不同分辨率的特征图进行融合;最后将区域特征掩膜和融合后的特征图输入到自由形式感兴趣区域池化层,经过softmax分类层得到图像的像素级分类标签。结果 采用上下文特征与CNN多层特征融合作为算法的基本框架,得到了较好的性能,实验内容主要包括CNN多层特征融合、结合背景信息和融合特征以及dropout值对实验结果的影响分析,在Siftflow数据集上进行测试,像素准确率达到82.3%,平均准确率达到63.1%。与当前基于区域的端到端语义分割模型相比,像素准确率提高了10.6%,平均准确率提高了0.6%。结论 本文算法结合了区域的前景信息和上下文信息,充分利用了区域的语境信息,采用弃权原则降低网络的参数量,避免过拟合,同时利用RefineNet网络模型对CNN多层特征进行融合,有效地将图像的多层细节信息用于分割,增强了模型对于区域中小目标物体的判别能力,对于有遮挡和复杂背景的图像表现出较好的分割效果。     

基于密集连接与特征增强的语义分割算法

在语义分割算法DeepLabv3+中,由于对主干网络提取的特征信息利用不充分,导致了分割边缘不连续、目标丢失以及分割错误等问题。为此,提出一种基于密集连接和特征增强的语义分割算法。采用共享空洞空间金字塔池化(S-ASPP)模块建立多个空洞卷积之间的联系,增强局部信息之间的语义关联,捕获密集的采样点像素,同时提高对高层特征信息的利用。引入特征金字塔增强模块(FPEM)和特征融合模块(FFM),对主干网络输出的多层特征信息进行处理,增强特征的表达能力,并采用FFM对FPEM输出的不同尺度特征信息进行融合,提高各层特征之间的互补能力,以获得更全面的特征图信息。在此基础上,将S-ASPP和FFM的输出进行拼接和卷积操作,得到最终的分割结果。在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上的实验结果表明,该算法的平均交并比分别达到81.13%和73.39%,相较于基准算法DeepLabv3+分别提升了2.3和2.1个百分点,充分利用了骨干网络中的每层特征信息,提升了算法的分割精度,取得了较好的分割效果。     

结合全局注意力机制的实时语义分割网络

针对轻量化网络结构从特征图提取有效语义信息不足,以及语义信息与空间细节信息融合模块设计不合理而导致分割精度降低的问题,本文提出一种结合全局注意力机制的实时语义分割网络(global attention mechanism with real time semantic segmentation network ,GaSeNet)。首先在双分支结构的语义分支中引入全局注意力机制,在通道与空间两个维度引导卷积神经网来关注与分割任务相关的语义类别,以提取更多有效语义信息;其次在空间细节分支设计混合空洞卷积块,在卷积核大小不变的情况下扩大感受野,以获取更多全局空间细节信息,弥补关键特征信息损失。然后重新设计特征融合模块,引入深度聚合金塔池化,将不同尺度的特征图深度融合,从而提高网络的语义分割性能。最后将所提出的方法在CamVid数据集和Vaihingen数据集上进行实验,通过与最新的语义分割方法对比分析可知,GaSeNet在分割精度上分别提高了4.29%、16.06%,实验结果验证了本文方法处理实时语义分割问题的有效性。     

基于多重感受野UNet的仪表图像分割方法

为解决现有深度学习图像分割算法不能有效分割指针仪表图像中密集小目标的问题,提出基于多重感受野UNet的仪表图像分割方法.将自编码器结构和空洞卷积结构结合,使多尺度浅层特征和深层语义信息融合;以多种光照强度下采集的指针仪表数据训练模型,充分提升神经网络的泛化能力;并行调节空洞卷积参数,使神经网络学习到最优模型.实验结果表...     

融合多尺度特征的遥感影像道路提取方法

针对遥感影像中由于道路信息错综复杂,导致道路提取不完整、精确度低等问题,提出一种新型遥感影像道路提取方法。融合多尺度特征改善道路提取的整体效果,基于深度残差网络设计混合空洞卷积,并通过定义卷积核各值的间距增大特征提取感受野,从而丰富多尺度特征融合模块中的浅层道路语义信息。在编码端提取特征后,利用权重分布的方法匹配感受野尺度,使用不同层级间的特征对全局先验信息进行表征,提高多尺度融合特征获取浅层道路语义信息的准确性,并将改进的多孔空间金字塔池化模块融入到深度残差网络中,挖掘并深度聚合道路浅层次和深层次的语义信息。在两种高分辨率遥感数据集Cheng_Data_Roads和Zimbabwe_Data_Roads上的实验结果表明,所提方法的F1值和MIoU值分别为91.16%和83.63%,准确率、召回率等评价指标均明显优于U-net、ResUnet、D-Linknet等语义分割方法。     

基于深度学习的遥感影像语义分割研究

高分辨率遥感图像的语义分割是遥感应用领域中的重要任务之一。针对经典语义分割网络在高分辨率遥感图像语义分割中存在边缘目标分割不准确、多尺度目标分割困难等问题，提出了一种基于改进空洞空间金字塔池的编码器-解码器结构网络(SMANet)。编码部分使用带有注意力机制的残差网络，使得网络充分提取图像的特征信息，其次通过多并行空洞空间金字塔模块（MASPP）获得特征图有关类别和空间上下文的更详细.信息；解码部分以自底向上方式将深层次语义信息逐步融入到低层次高分辨率图像中。使用WHDLD公开数据集对该算法进行实验，获得了6418%的平均交并比，实验结果表明SMANet优于目前主流的语义分割网络。     

基于轻量语义分割网络的遥感土地覆盖分类

高分辨率遥感图像有丰富的空间特征, 针对遥感土地覆盖方法中模型复杂, 边界模糊和多尺度分割等问题, 提出了一种基于边界与多尺度信息的轻量化语义分割网络. 首先, 使用轻量化的MobileNetV3分类器, 采用深度可分离卷积来减少计算量. 其次, 使用自顶向下和自底向上的特征金字塔结构来进行多尺度分割. 接着, 设计了一个边界增强模块, 为分割任务提供丰富的边界细节信息. 然后, 设计了一个特征融合模块, 融合边界与多尺度语义特征. 最后, 使用交叉熵损失函数和Dice损失函数来处理样本不平衡的问题. 在 WHDLD数据集的平均交并比达到了59.64%, 总体精度达到了87.68%. 在DeepGlobe数据集的平均交并比达到了70.42%, 总体精度达到了88.81%. 实验结果表明, 该模型能快速有效地实现遥感图像土地覆盖分类.     

基于可变形卷积技术的街景图像语义分割算法

目前图像语义分割算法中可能会出现分割图像的不连续与细尺度目标丢失的缺陷,故提出可变形卷积融合增强图像的语义分割算法。算法集HRNet网络框架、Xception Module以及可变形的卷积于一体,用轻量级Xception Module优化HRNet原先存在的Bottleneck模块,同时在网络的第一阶段串联融合可变形卷积,通过建立轻量级融合加强网络从而增强针对细尺度目标特征物的辨识精度,从而使得该轻量级融合增强网络在粗尺度目标物被分割时取得相对多的细尺度目标的语义特征信息,进一步缓解语义分割图像的不连续与细尺度的目标丢失。使用Cityscapes数据集,实验结果可以说明,优化后的算法对于细尺度目标分割精度得到了显著的增强,同时解决了图像语义分割导致的分割不连续的问题。然后进行实验使用的是公开数据集PASCAL VOC 2012,实验进一步的验证了优化算法的鲁棒性以及泛化能力。     

一种融合多级特征信息的图像语义分割方法

卷积神经网络因为其强大的学习能力,已经在语义分割任务中取得了显著的效果,但是如何有效地利用网络在浅层次的视觉特征和深层次的语义特征一直是研究的热点,以此为出发点,提出了一种融合多级特征信息的图像语义分割方法。通过空洞卷积提取各层级的特征,并不断迭代深层特征来丰富低级视觉信息,最后与高级语义特征合并融合,得到精细的语义分割结果。实验在PASCAL VOC 2012数据集上与主流的五种方法进行了比较,在GTX1080Ti的环境下该方法与其中性能第二的模型mIoU（mean intersection-over-union）值相比提高了2.1%,与其中性能第一的模型mIoU值仅相差0.4%,表明该方法能有效利用多层级的特征信息,实现了图像语义分割的目的。