上下文聚合网络以及基于该网络的图像实时语义分割方法.pdf

本发明涉及一种用于实时语义分割的高效多尺度上下文聚合网络,包括下采样模块、不对称卷积模块、多分支不对称卷积模块、空间注意模块、通道注意模块和上采样模块,所述不对称卷积模块包括两个或三个不对称卷积单元,所述多分支不对称卷积模块包括三个多分支不对称卷积单元。本发明网络主干分支的编码器与解码器部分基本成对称关系。在解码器最后,对图像进行一次上采样操作,即可获得原始分辨率图像。最后一次上采样模块即为分类卷积,其输出为原始分辨率大小的最终预测结果,将预测结果与对应的语义标签进行对比,目标函数设置为交叉熵损失函数,就可得到训练好的网络模型。使用这个训练好的网络模型,方便进行图像语义分割的结果预测。