基于多层信息融合的实时语义分割及其在电力场景中的应用

基于多层信息融合的实时语义分割及其在电力场景中的应用

论文摘要

语义分割是计算机视觉的一项基础工作。本文提出一种新型的结合点卷积与空洞卷积的上采样结构,并基于该结构设计一个能融合多层信息的实时语义分割模型。该模型在Cityscapes数据集上的mIoU能达到72.1%,对于640×360的输入图像,运行速度能达到125 fps,同时该模型在电力场景数据集下也有很好的效果。此外,本文还将该模型移植到移动端,实现一款基于语义分割的电力场景增强现实应用。

论文目录

  • 0 引 言
  • 1 相关技术
  •   1.1 空洞卷积
  •   1.2 编码器-解码器结构
  • 2 基于多层信息融合的实时语义分割
  •   2.1 高效上采样模块 (EUP)
  •   2.2 网络结构
  •   2.3 损失函数
  • 3 实 验
  •   3.1 训练细节
  •   3.2 评价指标
  •   3.3 Cityscapes
  •   3.4 电力场景数据集
  • 4 电力场景应用
  • 5 结束语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 周晨轶,王文,卢杉,徐亦白

    关键词: 深度学习,语义分割,卷积神经网络,电力场景

    来源: 计算机与现代化 2019年08期

    年度: 2019

    分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

    专业: 电力工业,计算机软件及计算机应用

    单位: 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司

    基金: 国网浙江省电力有限公司科技项目(5211XT17000C)

    分类号: TM7;TP391.41

    页码: 17-22

    总页数: 6

    文件大小: 1818K

    下载量: 117

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