面向移动智能体的边界信息辅助的语义分割方法

本发明公开一种面向移动智能体的边界信息辅助的语义分割方法，该方法包括下列步骤：数据集预处理；构建基于边界信息辅助的轻量化语义分割模型；对构建的网络模型进行训练；根据损失函数计算模型参数梯度，通过AdamW优化器进行参数更新，将更新参数后的网络模型用于下一组训练样本，如此反复，直到网络在验证集上的损失数值趋于平稳，此时的模型为训练完成的模型；将测试集输入步骤3训练好的网络模型中，输出语义分割图和边界检测图。本发明大大降低了FLOPs,使模型的实时性，得到的保证，并优化了语义分割头和边缘检测头，使其在参数量有所降低的情况下保持了较高的分割精度。