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图像语义分割是图像理解的重要一环,已被广泛应用于自动驾驶等场景中.针对信息丢失和语义分割速度慢的问题,本文提出一种基于可分离空洞卷积和联合归一化的语义分割算法.首先结合可分离卷积和空洞卷积提取ResNet101的后三层输出,然后在语义分割中应用实例归一化方法,与应用批量归一化对比,验证了实例归一化的有效性,最后提出了两种联合归一化方法,验证了这两种归一化方法对语义分割效果的提升.本文方法在Pascal VOC 2012数据集进行了实验,结果表明,本文方法加速了网络的训练、验证和预测,交并集之比最高到