一種逐層分組卷積并構(gòu)建輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)SKASNet
資料介紹
多數(shù)語義分割模型中的每個(gè)卷積層僅釆用單一大小的感受野,不利于模型提取多尺度特征。為此,使用選擇核卷積構(gòu)建一個(gè)新的殘差模塊SKAS,通過調(diào)節(jié)感受野的大小獲得多尺度信息。同時(shí),提出一種逐層分組卷積并構(gòu)建輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) SKASNET,在連續(xù)的SKAS模塊中分別使用不同的分組數(shù),從而以相對(duì)平滑的方式降低網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量并增強(qiáng)不同分組之間的信息交流。在 Cityscapes數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該網(wǎng)絡(luò)模型僅有1.7M的參數(shù)量,分割精度達(dá)到68.5%,與 Segnet、 Inet和 Pspnet等模型相比,其能夠在大幅降低網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量的同時(shí)取得良好的分割效果。
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