一种边界引导上下文聚合的交通场景语义分割方法.pdf

本发明公开了一种边界引导上下文聚合的交通场景语义分割方法,其实施方案为:1)获取数据集与分割标签;2)数据处理;3)构建分割模型;4)构建损失函数;5)训练分割模型;6)交通场景图像分割。本发明构建的具有边界细化模块的交通场景分割模型,在去除低层次的轮廓纹理信息的同时保留了高级的语义边界信息,能够有效检测对象的边界,并沿着目标边界聚合上下文信息,增强同类像素的一致性,从而有效利用边界信息对交通场景图像进行语义分割。本发明方法能够捕获边界区域像素与对象内部像素之间的依赖关系,有效提高分割准确性和鲁棒性。