基于改进BiSeNet的语义分割算法

鹿鑫; 杜煜; 陈泽宇; 徐世杰

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)07-0136-04

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基于改进BiSeNet的语义分割算法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于改进BiSeNet的语义分割算法
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2023年第7期页码：136-139
- 作者机构：
  
  1. 北京联合大学智慧城市学院
  2. 北京联合大学机器人学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61803034);北京联合大学研究生科研创新资助项目(YZ2020K001)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)07-0136-04
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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鹿鑫, 杜煜, 陈泽宇, 等. 基于改进BiSeNet的语义分割算法[J]. 传感器与微系统, 2023,(7):136-139.
鹿鑫, 杜煜, 陈泽宇, 等. 基于改进BiSeNet的语义分割算法[J]. 传感器与微系统, 2023,(7):136-139. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)07-0136-04.

DOI：

摘要

语义分割在无人驾驶环境感知方面有重要的研究意义，需要同时兼顾语义和空间信息。针对提取语义信息时空间信息丢失不可恢复的问题，提出一种基于改进BiSeNet的语义分割算法。首先，针对空间路径信息冗余的问题，将输入图像转换为灰度图，并通过Sobel算子提取梯度信息后，采用卷积结构提取空间信息；然后，对两分支不同分辨率特征图进行逐步融合上采样。在Cityscapes数据集上对算法进行验证，分割精度达到65.79%

相比BiSeNet提高了3.11%。

Abstract

关键词

Keywords

references

带语义分割的轻量化车道线检测算法[J]. 陈正斌;叶东毅.小型微型计算机系统,2021(09)

基于深度学习的图像语义分割算法研究[J]. 项建弘;徐昊.计算机应用研究,2020(S2)

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