【摘 要】
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针对图像全景分割任务对于实践应用中现有网络结构运算不够快速的问题,提出一种基于分组卷积进行特征融合的全景分割算法。首先,通过自底向上的方式选择经典残差网络结构(ResNet)进行特征提取,并采用不同扩张率的空洞卷积空间金字塔池化操作(ASPP)对提取到的特征进行语义分割与实例分割的多尺度特征融合;然后,通过提出一种单路分组卷积上采样方法,整合语义与实例特征进行上采样特征融合至指定大小;最后,通过对
【机 构】
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中国民航大学计算机科学与技术学院,中国民航大学信息网络中心
【基金项目】
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中国民用航空局安全能力建设项目(AADSA201909),天津市教委科研计划项目(2019SK110),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(3122019009)。
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针对图像全景分割任务对于实践应用中现有网络结构运算不够快速的问题,提出一种基于分组卷积进行特征融合的全景分割算法。首先,通过自底向上的方式选择经典残差网络结构(ResNet)进行特征提取,并采用不同扩张率的空洞卷积空间金字塔池化操作(ASPP)对提取到的特征进行语义分割与实例分割的多尺度特征融合;然后,通过提出一种单路分组卷积上采样方法,整合语义与实例特征进行上采样特征融合至指定大小;最后,通过对语义分支、实例分支以及实例中心点这三个分支进行损失函数运算以得到更加精细的全景分割输出结果。该模型在Ci
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