融合多尺度深度卷積的輕量級(jí)Transformer交通場(chǎng)景語(yǔ)義分割算法

摘要： 針對(duì)交通場(chǎng)景語(yǔ)義分割算法中存在的易融入周圍背景的纖細(xì)條狀目標(biāo)分割不連續(xù)、模型參數(shù)量大等問(wèn)題，提出一種融合多尺度深度卷積的輕量級(jí)Transformer交通場(chǎng)景語(yǔ)義分割算法。首先，基于深度卷積構(gòu)建多尺度條形特征提取模塊，在不同尺度下增強(qiáng)對(duì)纖細(xì)條狀目標(biāo)特征的表示能力。其次，在淺層網(wǎng)絡(luò)中利用卷積歸納偏置特性設(shè)計(jì)空間細(xì)節(jié)輔助模塊，以彌補(bǔ)深層空間細(xì)節(jié)信息的丟失來(lái)優(yōu)化目標(biāo)邊緣分割。最后，提出...