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基于改进BiSeNet的轻量级水利语义分割算法
文献摘要：
在水利场景的语义分割任务中,目标复杂多样且需要保证一定的实时性.针对这些特点,本文提出了一种轻量级的水利场景语义分割算法,该方法在BiSeNet(bilateral segmentation network)网络基础上,引入嵌入SE注意力机制的MobileNet v2作为主干,降低模型的大小,提高检测的实时性;并在主干末端增加一个金字塔池化层,得到增强的深层特征,提高模型的分割准确度.实验表明该方法在水利数据集的MIoU表现,比改进前高出4.66％,模型参数也大大减少.
文献关键词：
深度学习;语义分割;水利场景;BiSeNet
中图分类号：
作者姓名：
张育敬;陶青川
作者机构：
四川大学电子信息学院,成都 610065
文献出处：
引用格式：
[1]张育敬;陶青川-.基于改进BiSeNet的轻量级水利语义分割算法)[J].现代计算机,2022(07):53-58
A类：
水利场景
B类：
BiSeNet,轻量级,语义分割,分割算法,场景语义,bilateral,segmentation,network,网络基础,SE,注意力机制,MobileNet,v2,高检,金字塔池化,深层特征,MIoU,进前,大大减少
AB值：
0.364231
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