实时语义分割提升：膨胀卷积+轻量上采样策略

本文主要探讨了"基于膨胀卷积平滑及轻型上采样的实时语义分割"这一研究主题。针对轻量级网络在实时语义分割任务中速度较快但精度相对较低的问题，研究者提出了一种创新的方法来改进这一状况。该方法的核心在于结合了结构化知识蒸馏的轻量级网络ResNeXt-18，作为特征提取网络的基础。这种选择旨在优化速度性能，同时保持模型的高效性。 研究者设计了两个关键模块：膨胀卷积平滑模块和轻型上采样模块。膨胀卷积平滑模块利用了膨胀卷积的特性，它能够有效地增加感受野，有助于捕捉更多的上下文信息，从而提高语义分割的精度。而轻型上采样模块则通过降低计算复杂度的方式，实现了在保持图像细节的同时提升分割的效率。 为了验证这一方法的有效性，研究人员在两个常用的数据集——Cityscapes和CamVid上进行了实验。在Cityscapes数据集上的测试结果表明，新方法能够在保证每秒40.2帧的高实时性下，达到76.8%的分割精度，同时参数量仅有1.18亿，这显示出其在轻量化设计方面的优秀性能。实验结果证实了提出的实时语义分割方法在保持实时性的同时，能够提供良好的分割准确度，具有实际应用的价值。 因此，本研究对于提升轻量级网络在语义分割领域的性能，特别是在速度和精度之间取得平衡方面，提供了新的思路和技术支持，对图像处理、实时语义分割以及轻量级网络的发展具有重要意义。关键词包括图像处理、实时语义分割、轻量级网络、知识蒸馏、膨胀卷积和轻型上采样，这些都突出了文章的核心技术和讨论焦点。