深度学习驱动的卷积神经网络道路图像语义分割提升策略

本文主要探讨了基于卷积神经网络的道路图像语义分割技术，它在计算机视觉领域的关键作用不容忽视。随着深度学习的发展，图像语义分割已从传统的方法迈向了更为精确和高效的阶段。文章首先回顾了早期的图像分割技术，如Jianbo Shi的"Normalized cut"方法，尽管能考虑全局信息，但在处理复杂图像和准确性上有所欠缺。微软研究院的"GrabCut"方法则引入了人机交互，提高了二类语义分割的精度，但其局限性在于无法实现大规模的多类别分割。 2014年，Long等人提出的全卷积神经网络（FCN）为图像语义分割带来了革命性的突破。FCN保留了AlexNet卷积网络的优点，并将其转换为全卷积结构，从而解决了从全连接层到像素级预测的问题，使得深度学习在道路图像语义分割中的应用成为可能。这不仅提高了分割速度，还显著提升了分割结果的准确性。 然而，文章指出当前图像语义分割面临的挑战之一是，在提升分割速度的同时如何保持或提高分割质量。为解决这一问题，研究者们结合了深度学习和图像去噪技术。他们提出了一种策略，即首先对图像进行预处理，通过大量的数据集训练网络模型，然后使用SegNet网络进行实时语义分割。同时，采用基于差异系数的稀疏自适应度去噪算法对图像进行预处理，以进一步优化分割效果。 这种方法的优势在于能够在不增加计算负担的前提下，通过预处理步骤减少噪声干扰，提高分割的精度。实验结果表明，经过去噪处理后的图像输入到预训练的网络模型中，能够显著提升道路图像的语义分割性能，从而在实际应用中展现出更好的性能。 关键词：图像语义分割、卷积神经网络、SegNet、去噪。该研究对于推动道路图像处理领域，特别是在自动驾驶、智能交通系统等方面的应用具有重要的理论价值和实践意义。本文的工作为深度学习在图像语义分割中的优化策略提供了新的思路和解决方案。