摘要
本发明公开了一种基于双边融合网络的城市场景实时语义分割方法,包括:获取城市场景数据集并进行数据预处理,按比例将数据集划分成训练集、验证集和测试集;搭建双边融合网络;利用训练集、验证集对双边融合网络进行训练,获得最优网络模型;将测试集输入到最优网络模型,得到城市场景图像语义分割结果。本发明通过空间分支和语义分支分别获取图像的空间细节特征和高级语义信息,引入上下文信息聚合器捕获更大感受野的语义,使用语义细节融合模块更有效的融合低级空间细节特征和高级语义信息,实现了对图像空间细节和语义信息的有机结合,在提高模型分割精度的同时,保持了网络的实时性,确保实时语义分割中精度和推理速度的平衡。
技术关键词
语义分割方法
网络
场景
语义特征
图像语义分割
输出特征
训练集
拼接单元
分支
图片
标签
全局平均池化
随机梯度下降
数据
优化器
上采样
模块
代表