CN119399457A 一种交通场景下多形状金字塔的实时语义分割方法及系统 （广州大学）_第1页
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一种交通场景下多形状金字塔的实时语义场景下的多形状金字塔的实时语义分割方法及割图像第一次下采样的输出特征图进行通道拼2S5、提取步骤S4输出的语义信息特征图中的横S6、将步骤S5输出的多尺度多形状上下文信息特S7、将步骤S6得到的融合特征图上采样至原始待以根据细节边界信息将图像中不同类别之间的边界进行有效3.根据权利要求1或2所述的实时语义分割方3S52、步骤S51所得的第一个并行分支输出的降S53、将步骤S52处理后的第一并行模块的四个并4S55、步骤S54所得到的第一个并行分支输出的降维S56、将步骤S55处理后的第二并行模块的四个并初始化模块，对原始待分割图像进行预处理，对预处理多形状金字塔模块，提取语义信息特征图中的横向第二融合模块，将多尺度多形状上下文信息特征图上采语义分割模块，将第二融合模块得到的融合特征图上采样至原始待分割图像的大小，5交通场景中对实时性和精度的要求高，传统语义分割模型因参数量巨大和推理速度缓慢，[0010]S5、提取步骤S4输出的语义信息特征图中的横向感受野信息特征图；将上采样后的上下文信息特征图与降维后的细节信息特征图进行通道拼接，6[0018]多形状金字塔模块，提取语义信息特征图中的横向感受野信息和纵向感受野信7下采样的输出特征图Finput；第二次下采样的输出特征图被输入到多层级联的细节提取模8y2：取模块的输入(即第二次下采样的输出特征图Finput)以恢复细节提取过程中丢失的部分信出特征图和四倍下采样后的原始待分割图像进行通道拼接，使用归一化和PReLU激活函数,三次下采样的输出特征图Finput；第三次下采样的输出特征图被输入到多层级联的语义提网络对类内像素进行有效分类。丰富的语义信息有助于对不同区域的像素做出正确分类。9输出特征图和八倍下采样后的原始待分割图像进行通道拼接，使用归一化和PReLU激活函通道拼接，再通过逐点卷积进行通道降维和特征融合，得到第一并行模块的融合特征图[0075]S54、将第一并行模块的融合特征图作为第二并行模块的输入；在第二并行模块原始信息；后三个并行分支输出的降维特征图分别通过不同膨胀系数的级联纵向因式卷[0089]多形状金字塔模块，提取语义信息特征图中的横向感受野信息和纵向感受野信分辨率的细节信息特征图；然后对高分辨率的细节信息特征图经过连续的语义提取模块，

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