[00901709]基于双路深度神经网络的无人驾驶场景实时语义分割方法
交易价格:
面议
所属行业:
网络
类型:
发明专利
技术成熟度:
通过小试
专利所属地:中国
专利号:CN202010620281.6
交易方式:
其他
联系人:
所在地:浙江杭州市
- 服务承诺
- 产权明晰
-
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
- 如实描述
技术详细介绍
本发明公开了一种基于双路深度神经网络的无人驾驶场景实时语义分割方法。本发明步骤如下:步骤1、以残差网络ResNet-18为基础网络,分流出空间信息分支和上下文信息分支;步骤2、对上下文信息分支的不同阶段输出使用注意力精炼模块进行优化;步骤3、对空间信息分支和上下文信息分支的输出使用特征融合模块进行多尺度融合,用于网络最终输出;步骤4、在上下文信息分支中添加两个辅助损失函数,与主损失函数共同监督训练。本发明提高了语义分割对速度和精度的兼得性,从而实现一个应用于无人驾驶的高精度实时语义分割网络。
本发明公开了一种基于双路深度神经网络的无人驾驶场景实时语义分割方法。本发明步骤如下:步骤1、以残差网络ResNet-18为基础网络,分流出空间信息分支和上下文信息分支;步骤2、对上下文信息分支的不同阶段输出使用注意力精炼模块进行优化;步骤3、对空间信息分支和上下文信息分支的输出使用特征融合模块进行多尺度融合,用于网络最终输出;步骤4、在上下文信息分支中添加两个辅助损失函数,与主损失函数共同监督训练。本发明提高了语义分割对速度和精度的兼得性,从而实现一个应用于无人驾驶的高精度实时语义分割网络。