基于改进BiSeNet的轻量级水利语义分割算法

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中文摘要：在水利场景的语义分割任务中,目标复杂多样且需要保证一定的实时性.针对这些特点,本文提出了一种轻量级的水利场景语义分割算法,该方法在BiSeNet(bilateral segmentation network)网络基础上,引入嵌入SE注意力机制的MobileNet v2作为主干,降低模型的大小,提高检测的实时性;并在主干末端增加一个金字塔池化层,得到增强的深层特征,提高模型的分割准确度.实验表明该方法在水利数据集的MIoU表现,比改进前高出4.66％,模型参数也大大减少.

外文标题：Lightweight Water Conservancy Semantic Segmentation Algorithm Based on Improved BiSeNet

作者：

张育敬、陶青川

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作者单位：

四川大学电子信息学院,成都 610065

关键词：

深度学习语义分割水利场景 BiSeNet

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.07.009