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自适应边距损失用于车辆外观分割方法
1
作者
肖尧
秦征骁
李振兴
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第2期184-189,共6页
车辆外观分割是计算机视觉在交通场景中的一个重要应用。得益于近几年深度学习技术的火热兴起,以深度卷积神经网络为主的分割方法在诸多领域内取得了突破进展。针对车辆外观分割中的样本不均衡问题,提出一种新的自适应损失函数,替换了...
车辆外观分割是计算机视觉在交通场景中的一个重要应用。得益于近几年深度学习技术的火热兴起,以深度卷积神经网络为主的分割方法在诸多领域内取得了突破进展。针对车辆外观分割中的样本不均衡问题,提出一种新的自适应损失函数,替换了原始的softmax损失,并且训练一个新的卷积神经网络模型,实现了端到端的像素级语义分割。同时构建了一个车辆外观分割数据集,用以模型的训练和测试。实验结果表明,该网络对比同类算法拥有较高的分割准确率,对于面积较小的类别有更好的效果。
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关键词
自适应边距损失
卷积神经网络
语义分割
车辆外观数据集
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题名
自适应边距损失用于车辆外观分割方法
1
作者
肖尧
秦征骁
李振兴
机构
上海眼控科技股份有限公司人工智能研究院
公安部交通管理科学
研究
所道路交通安全公安部重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第2期184-189,共6页
基金
道路交通安全公安部重点实验室（公安部交通管理科学研究所）开放基金（No.2017ZDSYSKFKT05）
文摘
车辆外观分割是计算机视觉在交通场景中的一个重要应用。得益于近几年深度学习技术的火热兴起,以深度卷积神经网络为主的分割方法在诸多领域内取得了突破进展。针对车辆外观分割中的样本不均衡问题,提出一种新的自适应损失函数,替换了原始的softmax损失,并且训练一个新的卷积神经网络模型,实现了端到端的像素级语义分割。同时构建了一个车辆外观分割数据集,用以模型的训练和测试。实验结果表明,该网络对比同类算法拥有较高的分割准确率,对于面积较小的类别有更好的效果。
关键词
自适应边距损失
卷积神经网络
语义分割
车辆外观数据集
Keywords
adaptive margin loss
convolutional neural network
semantic segmentation
vehicle appearance dataset
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应边距损失用于车辆外观分割方法
肖尧
秦征骁
李振兴
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
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