首页|基于DDRNet的无步长卷积语义分割方法

基于DDRNet的无步长卷积语义分割方法

扫码查看
引用SPD-Conv模块,通过空间转换深度的模块和无步长卷积层替代跨步卷积层,保留通道维度中的所有信息.在DDRNet结构中应用 SPD-Conv 模块,取得了较好的性能.使用单个RTX3090GPU在无预训练的情况下,MIoU值在城市数据集上达到了 79.09%.
Research on semantic segmentation method of stepless convolution based on DDRNet
This paper refers to the SPD-Conv module,which replaces the strided convolution layer by the module of spatial conversion depth and the stepless convolution layer,and preserves all the information in the channel dimension.Applying the SPD-Conv module in the DDRNet structure achieves better performance.A single RTX3090 GPU achieves 79.09%MIoU on the city dataset without pre-training.

DDRNetSPD-Convconvolution without stridemulti-resolution path

刘冰、胡明强

展开 >

长春工业大学 计算机科学与工程学院,吉林 长春 130102

DDRNet SPD-Conv 无步长卷积 多分辨率路径

吉林省教育厅项目

JJKH20230765KJ

2024

长春工业大学学报
长春工业大学

长春工业大学学报

影响因子:0.282
ISSN:1674-1374
年,卷(期):2024.45(1)
  • 22