基于注意力机制与神经架构搜索的实时语义分割网络

在实时语义分割的传统应用中,往往会为了加快模型推断的速度而遗失一些重要的低级细节和高级语义特征,尽管目前推出的许多方法可以使延迟和精度2个指标保证一定平衡,但在特征处理上却未实现对细节信息的高效提取以及聚合。在速度方面,算力开销巨大的分割模型往往在图像分割的实时帧率上差强人意,为解决此问题设计出了一种使语义分割网络能够在低延迟的环境要求下实现高效像素分割的改进结构,先是通过神经架构搜索和自适应注意力机制集成多分辨率搜索分支架构生成师生网络分支,然后用师生蒸馏网络得到具备低延迟和高精度的轻量级网络模型。既可以在硬件资源约束的情况下完成对复杂环境的实时任务处理,也能在Cityspaces数据集上展现出优良的准确率,测试集的分割精度达到了72.2%。