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一种基于改进的MobileNetV2网络语义分割算法
被引量：
31
1
作者
孟琭
徐磊
郭嘉阳
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期1769-1776,共8页
基于金字塔卷积神经网络的语义分割算法准确率很高,但是其计算资源消耗巨大、算法执行时间长、无法满足实时性要求.为了解决这个问题,本文做出了以下改进:(1)用MobileNet替换原网络的结构,减少了网络运算时间和内存开销;(2)引入编码器-...
基于金字塔卷积神经网络的语义分割算法准确率很高,但是其计算资源消耗巨大、算法执行时间长、无法满足实时性要求.为了解决这个问题,本文做出了以下改进:(1)用MobileNet替换原网络的结构,减少了网络运算时间和内存开销;(2)引入编码器-解码器结构提高输出图像的分辨率,进一步细化分割结果;(3)针对高分辨率图像推断时间过长的问题,本文设计了多级图像输入方法,降低了网络推断高分辨率图像所消耗的时间.本文在VOC 2012数据集和Cityscapes数据集上进行了测试,并与FCN、SegNet、DeepLab、PSPNet以及DFN等语义分割模型对比.实验结果表明,本文设计的语义分割算法在VOC 2012数据集上达到了76.1%的mIoU,在Cityscapes数据集上达到了74.1%的mIoU,略低于传统语义分割算法;处理一张分辨率为1024×512的图片需要18ms,少于传统语义分割算法,满足了实时性要求,达到了准确率与计算资源消耗之间的平衡.
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关键词
语义分割
卷积神经网络
金字塔网络
快速语义分割
MobileNet
编码器-解码器
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题名
一种基于改进的MobileNetV2网络语义分割算法
被引量：
31
1
作者
孟琭
徐磊
郭嘉阳
机构
东北
大学
信息科学与
工程
学院
辛辛那提大学电气工程与计算机系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期1769-1776,共8页
基金
国家自然科学基金(No.61973058)
教育部中央高校基本科研基金(No.N2004020)。
文摘
基于金字塔卷积神经网络的语义分割算法准确率很高,但是其计算资源消耗巨大、算法执行时间长、无法满足实时性要求.为了解决这个问题,本文做出了以下改进:(1)用MobileNet替换原网络的结构,减少了网络运算时间和内存开销;(2)引入编码器-解码器结构提高输出图像的分辨率,进一步细化分割结果;(3)针对高分辨率图像推断时间过长的问题,本文设计了多级图像输入方法,降低了网络推断高分辨率图像所消耗的时间.本文在VOC 2012数据集和Cityscapes数据集上进行了测试,并与FCN、SegNet、DeepLab、PSPNet以及DFN等语义分割模型对比.实验结果表明,本文设计的语义分割算法在VOC 2012数据集上达到了76.1%的mIoU,在Cityscapes数据集上达到了74.1%的mIoU,略低于传统语义分割算法;处理一张分辨率为1024×512的图片需要18ms,少于传统语义分割算法,满足了实时性要求,达到了准确率与计算资源消耗之间的平衡.
关键词
语义分割
卷积神经网络
金字塔网络
快速语义分割
MobileNet
编码器-解码器
Keywords
semantic segmentation
convolution neural network
pyramid network
fast semantic segmentation
MobileNet
encoder-decoder
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于改进的MobileNetV2网络语义分割算法
孟琭
徐磊
郭嘉阳
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
31
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