基于跨層次聚合網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時城市街景語義分割

摘要： 隨著自動駕駛技術(shù)的迅速發(fā)展，精確高效的場景理解顯得尤為重要。城市街景語義分割旨在準(zhǔn)確識別并分割出行人、障礙物、道路和標(biāo)志物等要素，為自動駕駛技術(shù)提供必要的道路信息。然而，當(dāng)前的語義分割算法在城市街景分割中仍然面臨一些挑戰(zhàn)，主要表現(xiàn)為不同類別的像素區(qū)分不夠清晰、對于復(fù)雜場景結(jié)構(gòu)的理解不夠精準(zhǔn)以及對小尺度對象或大尺度結(jié)構(gòu)的分割不準(zhǔn)確等問題。為此，本文提出一種基于跨層次聚合網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時... （共15頁）