基于混合扩张网络的实时分割系统与方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于混合扩张网络的实时分割系统与方法，属于计算机视觉领域；包括主干网MobileNet v2和轻量级的混合空洞卷积模块；轻量级的混合空洞卷积模块通过多尺度信息和有效的注意机制，在准确性和高效率方面实现全面的权衡；轻量级的混合空洞卷积模块主要包括深度可分离注意力模块和混合多尺度模块；深度可分离注意模块为单层混合卷积设计。一方面，它可以通过增加网络的深度来增强信息的表达。另一方面，深度可分离卷积对每个信道分别执行卷积分离，从而减少了参数大小和计算成本。

【技术实现步骤摘要】
基于混合扩张网络的实时分割系统与方法
本专利技术涉及计算机视觉领域，具体的说，涉及一种基于混合扩张网络的实时分割系统与方法。
技术介绍
目前，各类传感器应用图像分割技术，具备了对环境感知的能力，能够分割识别图片中的各项信息，传感器通过对周围的场景感知决定后续工作，其应用的图像分割模型通常分为两种，一种是端到端的语义分割模型，另一种是实时分割模型。为了提高分割图片的准确性，以往的端到端的方法往往设计出更为复杂的语义分割结构，如多尺度、密集连接策略等。Chen等人提出了DeepLab系列，主要提出利用不同采样率的扩展卷积来捕获多尺度信息的金字塔池化模块(ASPP)。ASPP在分割精度方面取得了显著的提高，但通常模型繁琐，计算代价较为高昂。由于硬件设备存储的局限性，这些方法不适用于小型和实时设备。为了解决上述问题，目前的工作主要集中在设计有效的特征重用和卷积分解等策略上。AndrewHoward等人，提出了MobileNet系列模型，利用了深度可分离卷积，它将一个传统卷积分解一个深度卷积和一个1×1的逐点卷积，对每个单个输入通道应用单本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于混合扩张网络的实时分割系统，其特征在于：包括轻量化的主干网络MobileNetv2和混合空洞卷积模块；/n混合空洞卷积模块由轻量级的空间金字塔注意模块、全局信息增强模块组成；/n轻量级的空间金字塔注意模块通过多尺度信息和有效的注意机制，在准确性和高效率方面实现全面的权衡；轻量级的空间金字塔注意模块主要包括深度可分离注意力模块和混合多尺度模块；深度可分离注意力模块为单层混合卷积设计；/n还包括与空间金字塔注意模块连接的全局信息增强模块，通过增加与全局信息增强模块的两个有效的远程快捷连接，补充关键信息和扩展空间金字塔模块输出特征映射的维数；最后，形成采样输出特征图。/n

【技术特征摘要】
1.基于混合扩张网络的实时分割系统，其特征在于：包括轻量化的主干网络MobileNetv2和混合空洞卷积模块；
混合空洞卷积模块由轻量级的空间金字塔注意模块、全局信息增强模块组成；
轻量级的空间金字塔注意模块通过多尺度信息和有效的注意机制，在准确性和高效率方面实现全面的权衡；轻量级的空间金字塔注意模块主要包括深度可分离注意力模块和混合多尺度模块；深度可分离注意力模块为单层混合卷积设计；
还包括与空间金字塔注意模块连接的全局信息增强模块，通过增加与全局信息增强模块的两个有效的远程快捷连接，补充关键信息和扩展空间金字塔模块输出特征映射的维数；最后，形成采样输出特征图。


2.根据权利要求1所述的基于混合扩张网络的实时分割系统，其特征在于：
所述的空间金字塔注意模块主要包括深度可分离注意力模块和混合多尺度模块；
深度可分离注意力模块为单层混合卷积设计，利用小核捕捉细节信息，利用大核捕捉更为全局的信息，然后再把这些已增强的...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋斌，何建凯，杨超，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43