Atrous-squeezeSeg: 实时低参数量图像分割卷积网络

"基于卷积神经网络的低参数量实时图像分割算法，通过引入Atrous-SqueezeSeg网络模型，实现了在低参数量下高效、快速的图像语义分割。该模型在保持2.1×10^7参数量的情况下，能够达到45.3 frame/s的运算帧率，像素点准确度59.5%，均交并比62.9%。在嵌入式设备NVIDIA TX2上，运算帧率可达8.3 frame/s，表现出优秀的实时处理能力。与现有图像分割算法相比，该模型在速度和参数量上均有显著提升。关键词涉及图像处理、图像分割、实时图像处理、低参数量、卷积模块和多尺度特征提取。" 本文介绍了一种针对实时图像分割问题的新方法，利用卷积神经网络（CNN）构建了名为Atrous-SqueezeSeg的网络模型。该模型设计的核心在于平衡模型复杂度和性能，以实现低参数量下的高效运行。在保持模型轻量化的同时，它能够在高帧率下完成图像语义分割任务，这对于实时应用至关重要。 在图像处理领域，语义分割是将图像中的每个像素分配到预定义类别的一种任务，它是计算机视觉中的一项基础任务。Atrous-SqueezeSeg网络模型通过采用卷积模块和多尺度特征提取技术，能够捕捉图像中的细节信息并进行精确分割。卷积模块在减少模型参数的同时，保留了模型的表达能力，使得模型能够在较少的计算资源下工作。多尺度特征的提取则有助于捕捉不同层次的信息，提高分割的准确性。 实验结果显示，Atrous-SqueezeSeg在2.1×10^7的参数量下，运算速度达到了45.3 frame/s，这表明它在保持高效率的同时，仍能保持良好的分割效果。在嵌入式设备NVIDIA TX2上，尽管硬件资源有限，模型仍能以8.3 frame/s的速度运行，证明了其在实际应用环境中的可行性。 与传统或现有的图像分割算法相比，Atrous-SqueezeSeg在保持高性能的同时，减少了模型的参数量，降低了对计算资源的需求，这在资源受限的环境中尤其重要。这一创新不仅提高了实时处理图像的能力，还降低了部署成本，为移动设备和嵌入式系统的实时图像处理提供了新的解决方案。 基于卷积神经网络的低参数量实时图像分割算法通过Atrous-SqueezeSeg网络模型的创新设计，为图像分割领域带来了速度和效率的双重提升，对于推动实时计算机视觉应用的发展具有积极意义。