门控多层融合的实时语义分割方法
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本发明公开一种门控多层融合的实时语义分割方法,先构建门控多层融合网络,再利用训练集和测试集对门控多层融合网络进行训练和测试得到最终分割的预测模型,最后利用最终分割的预测模型对实时采集图像进行处理,得到最终的分割图像输出。本发明采用轻量级模型作为主架构,并合理运用1×1卷积进行通道降维,最终设计出的模型在保证精度的同时提高运行速度。多层融合架构实现了不同层的不同语义特征进行融合,这样更能提高语义信息的还原,并且大大降低预测图像的边界平滑性。门控结构加权下采样平行层语义信息,使U型连接更加高效,并且促进相邻层间的反馈与监督,低层次监督高层次进行语义补充,高层次对低层次进行更好的下采样。

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