| 一种多层特征融合的道路场景实时分割方法 |
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| 引用本文： | 周继苗,李必军,陈世增.一种多层特征融合的道路场景实时分割方法[J].测绘通报,2020,0(1):10-15. |
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| 作者姓名： | 周继苗 李必军 陈世增 |
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| 作者单位： | 1. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北 武汉 430079;2. 时空数据智能获取技术与应用教育部工程研究中心, 湖北 武汉 430079 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（41671441）；国家自然科学基金汽车产业创新发展联合基金（U1764262） |
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| 摘 要： | 道路场景理解是自动驾驶领域中重要模块之一，它可以提供关于道路更丰富的信息，对于建立高精度地图和实时规划都具有重要作用。其中，语义分割可以为图像每个像素赋予类别信息，是自动驾驶场景理解中最常用的方法。但是，目前常用的语义分割算法在速度和精度上大都不能达到很好的平衡。本文在MobileNetV2的基础上，提出了一种多层次特征融合的方法，使得网络可以在实时运行的同时保证精度满足实际应用的需求，并在Cityscapes数据集上进行了试验验证和分析。
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| 关 键 词： | 自动驾驶 语义分割 场景理解 深度学习 多尺度特征融合 |
| 收稿时间： | 2019-09-04 |
A real time semantic segmentation method based on multi-level feature fusion |
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| ZHOU Jimiao,LI Bijun,CHEN Shizeng.A real time semantic segmentation method based on multi-level feature fusion[J].Bulletin of Surveying and Mapping,2020,0(1):10-15. |
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| Authors: | ZHOU Jimiao LI Bijun CHEN Shizeng |
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| Institution: | 1. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China;2. Engineering Research Center for Spatial-temporal Data Smart Acquisition and Application, Ministry of Education of China, Wuhan University, Wuhan 430079, China |
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| Abstract: | Road scene understanding is an important module in autonomous driving as it can provide rich information for other modules like high-res map and dynamic planning. Semantic segmentation classifies each pixel in an image and it is often used in scene understanding. However, common segmentation algorithms cannot balance the accuracy and speed. In this paper, we first extract features with light-weight backbone MobileNetV2, and then introduce a new feature fusion module to combine multi-scale features efficiently, which can makes a good balance between accuracy and speed. Finally, we evaluate our method on the Cityscapes dataset. |
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| Keywords: | autonomous driving semantic segmentation scene understanding deep learning multi-scale feature fusion |
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