基于深度学习的道路语义分割新方法.pdf

"基于深度学习的道路语义分割新方法" 本文提出了一种基于深度学习的道路语义分割新方法，并与传统的全卷积神经网络模型（FCN）相结合实现道路图像语义分割。该方法使用先验概率层，利用道路图像的先验知识，在所有道路图像训练标签的基础上构建二维数组表示像素点的分类概率，并将它与传统全卷积神经网络模型相结合对道路图像进行语义分割。实验结果表明，提出的先验概率层的后处理算法能够优化传统全卷积神经网络模型的分割效果，使像素精确度由88.8%提高到91.3%，平均像素精确度由82.9%提高到85.7%，平均交并比值由72.5%提高到77.9%。 深度学习技术在图像语义分割领域中的应用日益广泛，全卷积神经网络（FCN）模型是当前语义分割领域中最常用的网络模型之一。然而，传统的FCN模型存在一些缺陷，例如分割精度较低等。为了解决这些问题，本文提出了一种新的思路，即使用先验概率层来提高FCN模型对道路图像的语义分割结果。 在道路图像语义分割领域中，基于目标函数的模糊C-均值算法和“Normalized cut”分割方法等都是常用的方法。然而，这些方法存在一些缺陷，例如分割结果不准确且不能对图像进行语义标注。随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）被提出并应用在图像分类与语义分割中。 卷积神经网络是一种常用的深度学习模型，能够自动地学习图像特征，并进行图像分类和语义分割。然而，卷积神经网络也存在一些缺陷，例如需要大量的训练数据和计算资源。为了解决这些问题，本文提出了一种基于先验概率层的后处理方法，利用道路图像的先验知识，并将其与传统全卷积神经网络模型相结合对道路图像进行语义分割。 实验结果表明，本文提出的先验概率层的后处理算法能够优化传统全卷积神经网络模型的分割效果，使像素精确度和平均像素精确度都有所提高。这表明，本文提出的方法能够提高道路图像语义分割的准确性和效率。 本文提出了一种基于深度学习的道路语义分割新方法，使用先验概率层来提高FCN模型对道路图像的语义分割结果。实验结果表明，本文提出的方法能够优化传统全卷积神经网络模型的分割效果，使道路图像语义分割的准确性和效率都有所提高。本文的贡献在于提出了一种新的道路语义分割方法，能够提高道路图像语义分割的准确性和效率，为自动驾驶技术和智能汽车的发展提供了新的技术支持。