面向自動駕駛的高精度實時語義分割算法架構(gòu)

摘要： PID(Proportion Integration Differentiation)語義分割架構(gòu)緩解了雙邊架構(gòu)中細節(jié)特征容易被周圍的上下文信息淹沒的問題(超調(diào)),同時取得了優(yōu)越的性能。然而，該架構(gòu)中高分辨率的邊界分支嚴重影響了推理速度。針對此問題，提出了基于空間注意力機制和輕量輔助語義分支構(gòu)建的高效PID架構(gòu)。其中，輕量注意力融合模塊用于提取精確的上下文信息并指導不同特征信息... （共8頁）