【摘 要】
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街景图像的分割在工业运用中具有十分重要的作用,但是街景图像具有类别种类繁多、对象遮挡严重、光照多变等特点,此外,街景分割任务在追求准确性的同时要兼顾实时性,以上特点使得该任务具有很大的挑战性。为了解决上述问题,本文提出了一种高效的卷积神经网络——双路径融合网络（DFNet）,从而实现了街景图像分割的高效性和准确性。本算法针对不同层级的特征设计了两种特征提取路径,其中包括空间路径和细节路径,空间路径
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街景图像的分割在工业运用中具有十分重要的作用,但是街景图像具有类别种类繁多、对象遮挡严重、光照多变等特点,此外,街景分割任务在追求准确性的同时要兼顾实时性,以上特点使得该任务具有很大的挑战性。为了解决上述问题,本文提出了一种高效的卷积神经网络——双路径融合网络（DFNet）,从而实现了街景图像分割的高效性和准确性。本算法针对不同层级的特征设计了两种特征提取路径,其中包括空间路径和细节路径,空间路径通过低分辨率特征图学习全局信息,从而实现了对街景图像空间高级信息的有效提取;细节路径通过高分辨率特征图提取局部细节,从而实现了街景图像低级边界信息的保留。本文所提网络在开始嵌入了一个可训练的图像预处理模块,该模块可以使光照不同的图像进入网络正式训练之前在RGB通道上具有方差和均值的一致性,使输入图像具有一致的颜色和光照分布,可以缓解街景图像中光照变化剧烈的问题;本文设计了一个条状注意力细化模块,该模块同时包括全局池化和条形池化,在空间路径提取全局信息并指导特征的学习。在细节路径和空间路径输出特征图的基础上,利用特征融合模块有效融合全局空间特征和局部细节特征,得到最终的分割结果。除以上所述的网络结构外,本文还提出了一种新数据增强方法,可以解决小目标的数据不平衡问题,实现丰富训练数据集的目的。该方法是通过简单的“复制粘贴”策略,将不同的小目标个数平均增加了2倍左右,进而达到数据增强的目标,经测试该方法可提高同一网络近2%的m IoU分割性能。本文在两个主流的数据集上测试了所提算法,在CityScapes数据集上达到98FPS和70.1%m IoU（图像大小为1024×2048）,在CamVid数据集上达到208FPS和65.7%m IoU（图像大小为720×960）。
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