單塊嵌入式GPU下對街景圖像的實時分割研究

摘要： 在有限的計算資源下,現(xiàn)有的語義分割網(wǎng)絡(luò)無法兼顧實時性和準(zhǔn)確性,導(dǎo)致在自動駕駛等實時應(yīng)用領(lǐng)域上仍無法落地應(yīng)用。
為此,本研究采用先將感興趣目標(biāo)定位正確后再做進一步分類的策略,其在不同深度下部署了輕量級注意力機制模塊以快速地捕捉到有效的空間特征信息,緊接著特征融合模塊能夠融合這些兼容性低下的空間特征信息,最后經(jīng)過邊界與內(nèi)部優(yōu)化模塊以提高分割目標(biāo)邊界的平滑性以及內(nèi)部的準(zhǔn)確性和連續(xù)性。