基于改进BiSeNet的室内障碍物图像语义分割方法

Journal of Huazhong University of Science and Technology(Nature Science Edition)（2022）

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摘要

针对室内机器人行驶场景中存在大量不规则形状障碍物及细小类障碍物的问题,提出一种基于改进双边分割网络(BiSeNet)的图像语义分割方法.即以BiSeNet为基础网络构建图像分割模型,一方面在其空间路径中融合可变形卷积,使其更加适应对可通行区域和水渍这类不规则形状目标的定位分割;另一方面在其语义路径中结合特征金字塔结构,提高对细小类障碍物的分割精度;最后在室内多类障碍物图像数据集上,将改进的BiSeNet算法与U-Net,PSPNet等算法进行对比实验,结果显示改进的BiSeNet算法对水渍类障碍物的分割像素准确率达到89.95％,比原BiSeNet算法分割精度提高约3.50％,与UNet,PSPNet等算法相比,改进的BiSeNet算法同样具有更高的分割精度.

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