摘要
本发明公开了一种基于渐进式门控解码器的可行驶区域检测方法,主要解决现有可行驶区域检测技术在弱特征场景下可行驶区域检测精度低,以及网络结构复杂计算效率低的问题。其实施方案为:1)获取数据集与检测标签;2)构建可行驶区域检测模型;3)构建损失函数;4)训练可行驶区域检测模型;5)获得可行驶区域检测结果。本发明构建的可行驶区域检测模型,通过结合视觉野异质性提取器,通过异质性的特征提取实现了对目标的多维度建模,通过跨尺度特征融合模块实现了不同尺度特征信息的自适应整合,并通过渐进式门控解码器,利用高效多尺度卷积模块设计,在降低计算量的同时实现优异的分割效果。
技术关键词
行驶区域检测方法
卷积模块
跨尺度特征融合
解码器
上采样
拼接模块
分支
区域检测技术
高效多尺度
Adam算法
采样模块
输出特征
视觉
更新模型参数
网络
标签
检测头
批量
元素
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