计算机应用研究

作者：王燕,范向辉,王丽康,

单位：兰州理工大学计算机通信学院,兰州730050；

关键词：语义分割,编解码器,预指导,金字塔,特征融合,

基金：国家自然科学基金资助项目(61863025)；；

针对目前语义分割对图像边缘和小物体不能进行精确识别，以及简单融合多阶段特征会造成信息冗余、混杂不清等问题，提出了一个预指导的多阶段特征融合的网络（pre-guidanced multi-stage feature fusion network，PGMFFNet），PGMFFNet采用编解码器结构，编码阶段利用预指导模块对各阶段信息进行指导，增强各阶段特征之间的联系，解决各阶段特征在后续融合过程中产生的语义混杂问题。在解码阶段，利用多路径金字塔上采样模块融合高级语义特征，然后使用改进的密集空洞空间金字塔池化模块对融合后的特征进一步扩大感受野，最后将高低层次的特征信息融合，使得对小物体的分割效果更优。PGMFFNet在CityScapes公开数据集上进行了验证，得到了78.38%的平均交并比（mean intersection over union，MIoU），分割效果较好。

来源：2024年第3期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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