DenseASPP:DenseASPP用于街道场景中的语义分割
DenseASPP用于街道场景中的语义分割
介绍
语义图像分割是自动驾驶中基本的街道场景理解任务，其中高分辨率图像中的每个像素都被分类为一组语义标签。 与其他场景不同，自动驾驶场景中的对象呈现出非常大的比例变化，这在必须正确编码多比例信息的意义上对高级特征表示提出了巨大挑战。
为了解决这个问题，引入了无规则卷积[2，3]来生成具有较大接收场的特征，而不牺牲空间分辨率。 建立在原子卷积的基础上，提出了原子空间金字塔池（ASPP）[3]，以使用不同的膨胀率将多个原子卷积的特征连接起来，形成最终的特征表示。 尽管ASPP能够生成多尺度特征，但我们认为尺度轴上的特征分辨率不足以实现自动驾驶场景。 为此，我们提出了密集连接的Atrous空间金字塔池（DenseASPP），该空间以密集的方式连接一组atrous卷积层，以便它生成多尺度特征，不仅覆盖更大的尺度范围，而且还覆盖了比例范围密集，而不会显着
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