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| 面向水下场景的轻量级图像语义分割网络 | |
| 作者姓名： | 郭浩然 郭继昌 汪昱东 |
| 作者单位： | 天津大学电气自动化与信息工程学院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（62171315）; |
| 摘 要： | 提出面向水下场景的图像语义分割网络,考虑到速度和准确度之间的权衡问题,网络采用轻量且高效的编解码器结构.在编码器部分,设计倒置瓶颈层和金字塔池化模块,高效地提取特征.在解码器部分,构建特征融合模块融合多水平特征,提升了分割的准确度.针对水下图像边缘模糊的问题,使用辅助的边缘损失函数来更好地训练网络,通过语义边界的监督细化分割的边缘.在水下语义分割数据集SUIM上的实验数据表明,对于320像素×256像素的输入图像,该网络在NVIDIA GeForce GTX 1080Ti显卡上的推理速度达到258.94帧/s,mIoU达到53.55%,能够在保证高准确度的同时,达到实时的处理速度. |
| 关 键 词： | 图像处理 水下图像 语义分割 边缘特征 轻量级网络 |