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基于改进DeepLab网络的道路场景识别
文献摘要：
道路场景的识别是自动驾驶环境感知的重要部分之一.针对经典DeepLab语义分割网络在解码部分采用大幅上采样而没有考虑到道路场景的细节信息缺失问题,提出了一种融合底层特征和高层特征的改进网络,其保留了原网络的编码器-解码器结构,同时补充了上采样的图像细节特征.针对Cityscapes道路场景数据集的实验结果表明,改进网络优化了道路场景的分割边缘,提高了分割的精度.
文献关键词：
深度学习;语义分割;道路场景识别;DeepLab;环境感知;自动驾驶
中图分类号：
作者姓名：
吴佳丽;毕春跃;王剑;赵涵
作者机构：
浙江万里学院大数据与软件工程学院,浙江宁波 315000
文献出处：
引用格式：
[1]吴佳丽;毕春跃;王剑;赵涵-.基于改进DeepLab网络的道路场景识别)[J].物联网技术,2022(11):9-10,14
A类：
道路场景识别
B类：
DeepLab,自动驾驶,驾驶环境感知,语义分割网络,上采样,细节信息,信息缺失,底层特征,进网,编码器,解码器,细节特征,Cityscapes,网络优化,割边
AB值：
0.288635
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