基于RT⁃BiSeNet的苹果叶片病害实时分割与分级算法

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作者 黄样 陈继清 +2 位作者 黄力湘 佘锴蓉 郝科崴 《现代电子技术》 北大核心 2025年第7期35-42,共8页

苹果叶片病害的及时分割与准确分级对于提高苹果产量和质量至关重要。然而,在复杂的环境下,图像容易受到相似颜色背景和不同光照等因素的影响,给叶片和病斑的准确分割带来挑战,进而影响病害分级的准确性。针对此问题,文中提出一种实时... 苹果叶片病害的及时分割与准确分级对于提高苹果产量和质量至关重要。然而,在复杂的环境下,图像容易受到相似颜色背景和不同光照等因素的影响,给叶片和病斑的准确分割带来挑战,进而影响病害分级的准确性。针对此问题,文中提出一种实时语义分割算法RT⁃BiSeNet,用于苹果叶片病害的分割和分级。首先,分别对BiSeNet的上下文路径和空间路径进行重构,在保证实时分割速度的同时提高分割精度;其次,在解码器中融合浅层的特征映射,提高了叶片边缘和小病斑的分割效果。实验结果表明,RT⁃BiSeNet算法的mIoU和mPA分别为94.60%和97.13%,参数量和复杂度降低了85.95%和72.23%,分割速度达到130.20 f/s,优于其他实时分割方法。该算法能从复杂的背景中实时分割出叶片和病斑,然后根据分级标准对病害进行分级,可为实际生产中苹果病害的精准防控和治疗提供技术支持。 展开更多

关键词 苹果叶片 深度学习 语义分割 BiSeNet 复杂环境 病害分级 实时分割

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基于改进SwiftNet的堆场图像实时分割网络

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作者 陈晓玉 沈晨 +1 位作者 沈阅 孔德明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期296-303,共8页

在堆场环境下,实时图像语义分割可以提供直观的场景类别信息。为节约工控机等边缘设备的硬件资源以及为多源信息融合提供图像语义类别信息,提出一种轻量化的实时语义分割网络模型。首先提出基于空间注意力引导的上采样融合模块,通过引... 在堆场环境下,实时图像语义分割可以提供直观的场景类别信息。为节约工控机等边缘设备的硬件资源以及为多源信息融合提供图像语义类别信息,提出一种轻量化的实时语义分割网络模型。首先提出基于空间注意力引导的上采样融合模块,通过引入空间注意力和残差注意力结构设计一种轻量化的解码器,在上采样过程中还原空间细节,抑制冗余信息,进而融合不同来源的特征图;其次提出一种轻量化的级联空洞空间金字塔模块,利用级联的空洞卷积单元增大网络感受野,有效提取多尺度特征;最后使用通道分离、通道混洗、通道池化等操作,降低多尺度聚合过程中的计算开销。在公开数据集Camvid上,该模型的平均交并比(MIoU)为70.1%,推理速度为146.3帧/s,分割精度和推理速度优于ENet、ICNet等模型,消融实验结果也证明了所提各模块的有效性;在实际堆场图像数据集上,该模型的MIoU为93.5%,推理速度为123.8帧/s,证明模型结构具有良好的泛化性能。 展开更多

关键词 实时语义分割 注意力机制 空洞卷积 感受野 堆场图像

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汽车牌照的实时分割方法 被引量：7

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作者 张炜 王庆 赵荣椿 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期35-37,共3页

提出了一种汽车牌照的实时分割方法 ,利用牌照区域灰度变化剧烈 ,而背景相对平缓的特点 ,以适当阈值二值化牌照图像以消除背景干扰 ,结合牌照知识 ,搜索牌照区域 ,如找不到 ,则自适应调整阈值 ,重复以上步骤。实验证明该算法定位准确并... 提出了一种汽车牌照的实时分割方法 ,利用牌照区域灰度变化剧烈 ,而背景相对平缓的特点 ,以适当阈值二值化牌照图像以消除背景干扰 ,结合牌照知识 ,搜索牌照区域 ,如找不到 ,则自适应调整阈值 ,重复以上步骤。实验证明该算法定位准确并且是实时的。 展开更多

关键词 汽车牌照 实时分割方法 灰度分布 电子收费系统 自适应阈值 牌照知识别 公路运输

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基于灰度变换的红外图像实时分割算法 被引量：6

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作者 郝伟 苏秀琴 李哲 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1077-1080,共4页

针对高灰度等级红外数字图像提出了一种基于灰度变换的实时分割算法.通过实时分析原始图像中几个小区域的灰度直方图,自动确定分割阈值,将原始图像通过灰度变换实时转换为低灰度等级图像.该算法能够将高灰度等级的红外数字图像实时显示... 针对高灰度等级红外数字图像提出了一种基于灰度变换的实时分割算法.通过实时分析原始图像中几个小区域的灰度直方图,自动确定分割阈值,将原始图像通过灰度变换实时转换为低灰度等级图像.该算法能够将高灰度等级的红外数字图像实时显示在普通显示器上,并且能够有效抑制背景并保留目标灰度信息.由于变换后的图像灰度等级较低而且背景及噪音信息较弱,极大地提高了红外跟踪器的性能· 展开更多

关键词 红外图像 灰度变换 实时分割

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基于改进Fast-SCNN的裂缝图像实时分割算法 被引量：3

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作者 张铮 钱勤建 +2 位作者 周嘉政 柯子鹏 胡新宇 《应用光学》 CAS 北大核心 2023年第3期539-547,共9页

裂缝检测是一项关键工程任务,针对现有的主流裂缝语义分割模型参数量大、计算量高、实时性弱等问题,提出一种基于Fast-SCNN(fast segmentation convolution neural network)改进的裂缝图像实时分割算法。首先,该算法在Fast-SCNN基础上... 裂缝检测是一项关键工程任务,针对现有的主流裂缝语义分割模型参数量大、计算量高、实时性弱等问题,提出一种基于Fast-SCNN(fast segmentation convolution neural network)改进的裂缝图像实时分割算法。首先,该算法在Fast-SCNN基础上优化了空间金字塔池化模块SPP(spatial pyramid pooling)存在像素位置信息丢失以及计算量大的不足,提出了一种轻量级的特征金字塔注意力模块;其次,改进了上采样的方式,充分考虑像素之间的关系,提出了一种轻量级的位置自注意力模块用于上采样,以此来提升检测精度;最后,双分支的各自输出通过注意力门突显裂缝相关区域和抑制无关背景。所提算法能够为模型提供更为精确的像素级别的注意力,更加有效识别细小裂缝和提升复杂背景裂缝分割的鲁棒性。实验结果表明:与现有的主流模型和其他轻量级模型相比,该算法进一步平衡了分割精度与检测速度,在裂缝数据集上达到80.31%的平均交并比,F1 score为76.74%,参数量为1.20 M,计算量不足1 G,推理速度达到151 f/s,对裂缝图像实时分割检测任务具有较高的应用价值。 展开更多

关键词 裂缝检测 语义分割 Fast-SCNN 实时分割 注意力机制

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基于分形维的连续语音实时分割技术 被引量：2

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作者 阙大顺 李星星 胡慧玲 《电讯技术》 2008年第11期33-37,共5页

为能准确有效地判断出连续语音中各个音节的起止点,提出了一种改进的分形维计算方法,该算法将插值分形维的步长因子进一步精确到采样频率的数量级上,先求出语音分形维的最小二乘能量轨迹,再差分求其动态特征;在此基础上,设计了连续语音... 为能准确有效地判断出连续语音中各个音节的起止点,提出了一种改进的分形维计算方法,该算法将插值分形维的步长因子进一步精确到采样频率的数量级上,先求出语音分形维的最小二乘能量轨迹,再差分求其动态特征;在此基础上,设计了连续语音的两级搜索实时分割算法,并进行了基于DSP的硬件系统实验。结果证明,该算法较好地实现了语音段的实时分割和汉语音节切分,鲁棒性好,使得系统在信噪比为0 dB时音节分割准确率仍可保持在一个较高的水平上。最后开发了一个在线汉语语音标注器,借此阐述了论文工作在语音识别方面的应用。 展开更多

关键词 语音识别 语音分割 积分-差分分形维 两级搜索实时分割 在线语音标注

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基于多分辨率阈值的非均匀光照微视觉图像实时分割技术研究 被引量：2

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作者 杨克己 邵泉钢 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2011年第2期139-143,148,共6页

为了满足微纳和生物医学领域对微视觉图像目标信息高精度实时提取的需求,提出一种基于多分辨率阈值的非均匀光照微视觉图像实时分割技术.针对传统方法所存在的在非均匀光照微视觉图像分割过程中难以精确估计阈值和实时性差等问题,首先... 为了满足微纳和生物医学领域对微视觉图像目标信息高精度实时提取的需求,提出一种基于多分辨率阈值的非均匀光照微视觉图像实时分割技术.针对传统方法所存在的在非均匀光照微视觉图像分割过程中难以精确估计阈值和实时性差等问题,首先根据微视觉图像的梯度概率密度稀疏分布特性,建立灰度强度分布估计目标函数,并利用迭代加权最小二乘法实现灰度强度分布优化估计,达到非均匀光照补偿的目的;然后,在传统二维Otsu方法的基础上,利用小波变换的多分辨率分析能力有效减少阈值估计过程中的计算量,提高微视觉图像分割的实时性.实验研究表明,该方法能有效协调分割精度和速度之间的矛盾关系,具有不受光照影响的特点,能快速取得精确的图像分割效果. 展开更多

关键词 微视觉图像 多分辨率阈值 光照非均匀补偿 实时分割

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基于CPLD的多目标实时分割算法 被引量：1

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作者 李江勇 向健勇 安毓英 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期142-144,共3页

图像处理的实时性是成像跟踪系统非常重要的要求,本文提出一种基于可编程逻辑器件(complex programmable logical device)CPLD的图像实时分割算法。该实现方法解决了图像分割耗时长的瓶颈,并提高了系统的集成度。实验结果表明在不降低... 图像处理的实时性是成像跟踪系统非常重要的要求,本文提出一种基于可编程逻辑器件(complex programmable logical device)CPLD的图像实时分割算法。该实现方法解决了图像分割耗时长的瓶颈,并提高了系统的集成度。实验结果表明在不降低分割精确度的情况下,该方法做到了图像分割延时不超过100μs的高实时性。 展开更多

关键词 CPLD 多目标实时分割算法 图像处理 成像跟踪系统 图像分割 制导 形心跟踪 区域标定

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视频压缩数据流实时分割的软件实现 被引量：3

9

作者 褚景尧 张刚 《太原理工大学学报》 CAS 2003年第3期246-247,250,共3页

针对当前监控系统数据存储的问题 ,提出了视频压缩数据流的分割保存方法。具体采用软件编程 ,寻找数据流的序列头 ,将它作为新文件的开始 ,生成时间长度固定的文件。这种分段存储方法不但方便了用户对文件的查找和删除 。

关键词 视频压缩 数据流 实时分割 软件实现 序列头 视频监控系统 数据存储 数据分割

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一种超轻量级指静脉纹络实时分割网络

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作者 曾军英 陈宇聪 +6 位作者 林惜华 秦传波 王迎波 朱京明 田联房 翟懿奎 甘俊英 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期277-292,共16页

现有的指静脉分割网络大多需要消耗极大内存和计算资源,难以直接部署到嵌入式平台上,大部分模型轻量化方法存在参数减小导致分割性能急剧下降、算力受限和实时性等问题。针对上述问题,本文提出了一种超轻量级指静脉纹络实时分割网络—SG... 现有的指静脉分割网络大多需要消耗极大内存和计算资源,难以直接部署到嵌入式平台上,大部分模型轻量化方法存在参数减小导致分割性能急剧下降、算力受限和实时性等问题。针对上述问题,本文提出了一种超轻量级指静脉纹络实时分割网络—SGUnet。首先,使用沙漏状的深度可分离卷积极大地减少基础模型参数,并采用轻量级高效注意力模块实现无降维的局部跨通道交互,提升网络分割性能。其次,为了解决部分特征图存在冗余的问题,使用Cheap operation来替代部分“懈怠”的卷积核,得到相似的特征图。最后,采用特征信息交互的方法,打开分组卷积的组间通道,解决了分组特征组之间信息不流通的问题。与传统Unet分割网络相比,最终的SGUnet模型参数量约为传统Unet分割网络的1%,Mult-Adds约为0.5%。在两个公开的手指静脉数据集SDU-FV、MMCBNU-6000上验证网络性能,结果表明SGUnet网络在分割性能上不仅优于大型分割网络Unet、DU-Net、R2U-Net,而且超越了经典轻量级改进模型squeeze-Unet、Mobile-Unet、shuffle-Unet、Ghost-Unet。SGUnet网络Accuracy、Dice、AUC分别达到94.11%、0.5384、0.9354,并且在NVIDIA嵌入式平台上指静脉纹络提取的测试速度高达0.27秒/张。 展开更多

关键词 手指静脉分割 轻量级网络 嵌入式平台 模型压缩 实时分割网络 图像分割 卷积神经网络

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利用几何信息辅助的超声心动图实时分割 被引量：1

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作者 曹冬平 党佳晨 钟勇 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期1252-1259,共8页

超声心动图的分割在临床上对医生的诊断有巨大作用.针对超声图像含有大量噪声、轮廓特征不明显、已有分割算法耗时久、目标分割不完整或引入不必要的背景区域的问题,提出一种基于全卷积网络与几何信息辅助分割的实时分割算法.首先,利用... 超声心动图的分割在临床上对医生的诊断有巨大作用.针对超声图像含有大量噪声、轮廓特征不明显、已有分割算法耗时久、目标分割不完整或引入不必要的背景区域的问题,提出一种基于全卷积网络与几何信息辅助分割的实时分割算法.首先,利用改进的YOLACT框架并行生成原型模板掩码和左右心室、心房的实例掩码的系数,并将两者线性组合获得实例掩码;然后,利用编码模块增强分割效果,提出位置编码模块避免卷积神经网络带来的全局位置信息丢失,以及提出形状编码模块减少心房心室差异小带来的分类错误.实验结果表明,在超声心动图像数据集上的APA,AMIoU和ADICE指标分别达到0.777,0.705和0.827,该方法比其他算法在精度上接近nnU-Net的结果,但速度可以达到27帧/s,比UNet++提升145%. 展开更多

关键词 卷积神经网络 超声图 实时图像分割

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基于双分支融合的图像实时语义分割方法

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作者 宋玉琴 娄辉 +1 位作者 张琪 商纯良 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第2期62-70,共9页

针对现有实时语义分割网络分割多尺度目标时存在类别错分和分割不完整的问题,提出了一种基于双分支融合的图像实时语义分割方法。提出尺度注意融合模块,融合细节分支和语义分支提取到的目标空间特征和语义信息,以提高网络对多尺度目标... 针对现有实时语义分割网络分割多尺度目标时存在类别错分和分割不完整的问题,提出了一种基于双分支融合的图像实时语义分割方法。提出尺度注意融合模块,融合细节分支和语义分支提取到的目标空间特征和语义信息,以提高网络对多尺度目标识别的准确率。使用边缘损失函数引导细节分支学习目标边缘轮廓,增强网络对目标边缘细节的分割性能。最后,构建全局感知模块提高网络的全局上下文感知能力。实验结果表明:文中方法在CityScapes和CamVid数据集上平均交并比(mIoU)分别为78.1%和76.2%,平均像素准确率(mPA)分别为87.6%和85.4%,对于小尺度目标边缘实现了更精准的分割,且在一个GTX 1080Ti GPU上推理达到实时要求,帧速率(FPS)分别达到59.8和43.5。 展开更多

关键词 深度学习 实时语义分割 尺度注意 特征融合 全局感知

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基于实例激活图的自动驾驶实时实例分割算法 被引量：1

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作者 秦启瑞 王海 +2 位作者 蔡英凤 陈龙 李祎承 《汽车工程》 北大核心 2025年第4期614-624,共11页

基于深度学习的实例分割算法能够帮助智能汽车获取精确的感知信息。但受到制造成本的限制,通常智能汽车上的计算资源有限,为在有限的计算资源下获取高精度的识别与分割,要求算法本身能够充分利用已提取到的特征。同时,一阶段的实例分割... 基于深度学习的实例分割算法能够帮助智能汽车获取精确的感知信息。但受到制造成本的限制,通常智能汽车上的计算资源有限,为在有限的计算资源下获取高精度的识别与分割,要求算法本身能够充分利用已提取到的特征。同时,一阶段的实例分割算法虽然有较快的推理速度,但其在精度方面有所欠缺。为此,本文对一阶段的实例分割算法SparseInst进行了改进,以提升模型对有效特征的利用率。具体来说,首先在主干网络基础构建块中增加了残差连接。其次,在编码器部分,设计了三尺度特征融合模块克服了原先跨尺度特征不能进行直接交互的问题。本文还设计了解耦的实例激活模块,增强模型对实例特征的学习能力。除此以外,改进的算法充分利用细节特征对掩码特征进行修正,提高了生成掩码的质量。最后,本文用内核去初始化目标物体得分,提高了已提取特征的利用率。改进的算法在多个数据集上的掩码精度超越了同类型算法,且具有较强的实时性。为进一步验证改进算法的有效性,本文利用实车平台收集的数据进行了实验,在输入图片分辨率为640×480时,模型推理速度达到了54 FPS,并精确地分割出了实例掩码。 展开更多

关键词 自动驾驶 深度学习 实时实例分割 特征利用率

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用于无人机遥感图像的高精度实时语义分割网络

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作者 魏新雨 饶蕾 +3 位作者 范光宇 陈年生 程松林 杨定裕 《浙江大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第7期1411-1420,共10页

用于无人机图像的语义分割模型存在推理效率低和分割效果差的问题,为此提出共享浅层特征网络(SSFNet).细节分支共享语义分支下采样时的1/4和1/8阶段,简化细节分支的下采样阶段,提高推理效率.在语义分支部分,提出基于通道分解和堆叠连接... 用于无人机图像的语义分割模型存在推理效率低和分割效果差的问题,为此提出共享浅层特征网络(SSFNet).细节分支共享语义分支下采样时的1/4和1/8阶段,简化细节分支的下采样阶段,提高推理效率.在语义分支部分,提出基于通道分解和堆叠连接的高效感受野模块(ERFB),在几乎不增加推理成本的情况下提高多尺度特征的提取能力.为了整合语义分支中的上下文信息,提出快速聚合上下文(FAC)模块,利用门控机制控制下采样时的1/16和1/32阶段为最终阶段的语义补充信息.在解码阶段,利用混合激活函数构建双边融合模块(BFM)以充分融合细节和语义信息.结果表明,SSFNet在UAVid、LoveDA和Potsdam数据集上的平均交并比分别为68.5%、52.7%和87.1%;在NVIDIA RTX 3090 GPU输入分辨率为1 024×1 024的情况下,SSFNet的推理速度达到131.1帧/s,实时分割效果良好. 展开更多

关键词 实时语义分割 无人机图像 遥感图像 卷积神经网络 多尺度特征

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空间信息引导的双分支实时语义分割算法

15

作者 侯志强 戴楠 +3 位作者 程敏捷 李富成 马素刚 范九伦 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第1期19-29,共11页

针对实时语义分割模型大量缩减参数造成特征空间信息损失,以及特征缺少上下文信息导致分割类别预测不准确的问题,提出一种基于空间信息引导的双分支实时语义分割算法。该算法采用双分支结构分别获取特征的空间信息和语义信息,为更好地... 针对实时语义分割模型大量缩减参数造成特征空间信息损失,以及特征缺少上下文信息导致分割类别预测不准确的问题,提出一种基于空间信息引导的双分支实时语义分割算法。该算法采用双分支结构分别获取特征的空间信息和语义信息,为更好地保留空间信息,设计了一种空间引导模块(SGM),同时捕获特征的局部信息和周围上下文信息,并通过通道加权给予重要信息更高的权重,有效弥补了图像高分辨率特征在降采样过程中的信息损失;为进一步强化特征的上下文信息表征能力,设计了池化特征增强模块(PFEM),采用不同尺寸的池化核捕获多尺度特征信息,并采用条状池化核对特征之间的长距离依赖关系进行建模,更好地确定分割区域的类别。在Cityscapes和CamVid数据集上对所提算法进行验证,平均交并比分别达到77.4%和74.0%,检测速度分别达到49.1帧/s和124.5帧/s,在保证实时分割的情况下有效提升了精度,获得了良好的语义分割性能。 展开更多

关键词 图像处理 实时语义分割 卷积神经网络 空洞卷积 上下文信息

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改进并行双分支结构的实时性语义分割算法研究

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作者 苗思琦 杜煜 +2 位作者 严超 徐成 孙慧荟 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期233-240,共8页

实时性语义分割由于其轻量化的网络和较快的推理速度在智能驾驶的道路场景中具有重要的应用价值。为解决道路场景中小目标信息丢失和细节被上下文淹没问题,提出了并行双分支结构的DDRPNet模型。设计了PAPPM模块融合不同尺度的语义边缘特... 实时性语义分割由于其轻量化的网络和较快的推理速度在智能驾驶的道路场景中具有重要的应用价值。为解决道路场景中小目标信息丢失和细节被上下文淹没问题,提出了并行双分支结构的DDRPNet模型。设计了PAPPM模块融合不同尺度的语义边缘特性,增强对边界信息的建模能力。在低分辨率分支的1/16、1/32和1/64分辨率特征图后加入坐标注意力机制,以捕获不同尺度下的位置信息和通道信息,填补小目标信息丢失问题。算法在Cityscapes数据集上以46.3 FPS的实时性表现达到了mIoU为76.28%的准确性;在CamVid数据集以95.2 FPS的实时性表现达到了mIoU为73.2%的准确性。实验结果表明,该模型在精度和速度上达到良好平衡,语义分割性能显著提升,在智能驾驶领域有潜在应用前景。 展开更多

关键词 实时性语义分割 双分支结构 坐标注意力机制 智能驾驶

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改进YOLOv5s-Seg的高效实时实例分割模型 被引量：5

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作者 马冬梅 郭智浩 罗晓芸 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第16期258-268,共11页

实例分割是图像分割的重要组成部分,同时也是计算机视觉领域的一个重要课题。然而现有实例分割模型不能在保证实时性的同时保证模型分割精度,因此在实时实例分割任务中一直存在精度过低、定位不精确的问题。针对此问题,提出了一种基于YO... 实例分割是图像分割的重要组成部分,同时也是计算机视觉领域的一个重要课题。然而现有实例分割模型不能在保证实时性的同时保证模型分割精度,因此在实时实例分割任务中一直存在精度过低、定位不精确的问题。针对此问题,提出了一种基于YOLOv5s-Seg改进的实时实例分割模型。以YOLOv5s-Seg作为网络的基础模型,主干网络选用Repvit m3网络,然后改进FPN结构,在FPN结构中将原始得到的C3卷积模块升级为RsRepVitBlock模块,并在其内部使用ECA注意力机制,最后采用SIoU作为模型的边界框损失函数。该算法在公开数据集PASCAL VOC 2012上的实验结果显示,改进后的模型分割精度mAP达到了65.7%,较原模型YOLOv5s-Seg提高了10.6个百分点。该模型大幅提升了分割精度,并且有效地改善了分割任务中定位不准确的问题。相较于其他模型,具有显著的精度优势和更好的模型稳定性。 展开更多

关键词 实时实例分割 YOLOv5s-Seg Repvit m3 RsRepVitBlock 高效通道注意力机制(ECA) SIoU

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基于细节增强的双分支实时语义分割网络

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作者 郑秋梅 牛薇薇 +1 位作者 王风华 赵丹 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第10期3058-3066,共9页

实时语义分割方法常利用双分支结构分别保存图像的浅层空间信息和深层语义信息。然而,当前基于双分支结构的实时语义分割方法重点研究语义特征的挖掘,忽略了空间特征的保持,导致网络无法精准地捕捉图像内物体的边界和纹理等细节特征,最... 实时语义分割方法常利用双分支结构分别保存图像的浅层空间信息和深层语义信息。然而,当前基于双分支结构的实时语义分割方法重点研究语义特征的挖掘,忽略了空间特征的保持,导致网络无法精准地捕捉图像内物体的边界和纹理等细节特征,最终分割效果欠佳。针对以上问题,提出基于细节增强的双分支实时语义分割网络(DEDBNet),多阶段增强空间细节信息。首先,提出细节增强双向交互(DEBIM)模块,在分支间的交互阶段使用轻量空间注意力机制增强高分辨率特征图对细节信息的表达能力,促进空间细节特征在高低两分支上的流动,以加强网络对细节信息的学习能力;其次,设计局部细节注意力特征融合模块(LDAFF),在两分支末端特征融合的过程中同时建模全局语义信息和局部空间信息,解决不同层次特征图之间细节不连续的问题;此外,引入边界损失,在不影响模型速度的情况下引导网络浅层学习物体边界信息。所提网络在Cityscapes验证集上以92.3 frame/s的帧速率(FPS)获得78.2%的平均交并比(mIoU),在CamVid测试集上以202.8 frame/s获得79.2%的mIoU;与深度双分辨率网络(DDRNet-23-slim)相比,mIoU分别提高了1.1和4.5个百分点。实验结果表明,DEDBNet能够准确地分割场景图像,且满足实时性要求。 展开更多

关键词 实时语义分割 双分支 细节增强 特征融合 注意力机制

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基于注意力机制及多分支特征融合的实时语义分割算法

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作者 蒋锐 陈儒娜 +2 位作者 王小明 李大鹏 徐友云 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2024年第2期91-100,共10页

为了合理平衡语义分割中的精确度与实时性,基于快速卷积神经网络模型(Fast-SCNN)提出了一种基于注意力机制及多分支特征融合的实时语义分割算法模型。该算法模型首先通过注意力模块捕获空间特征之间的相互联系,增强空间细节信息;然后合... 为了合理平衡语义分割中的精确度与实时性,基于快速卷积神经网络模型(Fast-SCNN)提出了一种基于注意力机制及多分支特征融合的实时语义分割算法模型。该算法模型首先通过注意力模块捕获空间特征之间的相互联系,增强空间细节信息;然后合理设计融合模块,最大化利用各分支信息,实现深层特征与浅层特征更好的融合;最后引入自适应特征增强注意力模块,捕获长距离像素间的相互依赖关系。实验结果表明,文中算法模型在Cityscapes数据集上获得了71.55%的分割精度,推理速度FPS达到97.6帧/s,模型参数量为1.39 M,验证了该算法所构成网络模型的有效性。 展开更多

关键词 实时语义分割 通道注意力 空间注意力 特征融合 自适应注意力

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面向自动驾驶的高精度实时语义分割算法架构

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作者 耿焕同 李嘉兴 +2 位作者 蒋骏 刘振宇 范子辰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第11期174-181,共8页

PID(Proportion Integration Differentiation)语义分割架构缓解了双边架构中细节特征容易被周围的上下文信息淹没的问题(超调),同时取得了优越的性能。然而,该架构中高分辨率的边界分支严重影响了推理速度。针对此问题,提出了基于空间... PID(Proportion Integration Differentiation)语义分割架构缓解了双边架构中细节特征容易被周围的上下文信息淹没的问题(超调),同时取得了优越的性能。然而,该架构中高分辨率的边界分支严重影响了推理速度。针对此问题,提出了基于空间注意力机制和轻量辅助语义分支构建的高效PID架构。其中,轻量注意力融合模块用于提取精确的上下文信息并指导不同特征信息的融合,快速聚合金字塔池化模块能够快速聚合多种尺度的语义信息,并设计了一种结合Canny边缘检测算子的深监督训练策略以增强训练效果。与基线相比,所提模型以较小的时延代价换取了6%的精度提升,并且在Cityscapes,CamVid和KITTI数据集上取得了准确性和速度的良好平衡,精度超越了现有同一速度区间的模型。其中,所提模型在Cityscapes测试集上以120.9 frames/s的帧率达到了78.5%的精度。 展开更多

关键词 实时语义分割 自动驾驶 超调 空间注意力机制 边缘检测

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