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实时DeepLabv3+行人分割( Real-time DeepLabv3+ for pedestrian segmentation )
W Yang JL Zhang ZY Xu K Hu
本文在语义分割方法DeepLabv3+的基础上，提出了一种实时行人分割方法。我们设计了一个浅层网络作为DeepLabv3+的主干，并提出了一个新的卷积块来融合多层次、多类型的特征。我们首先在Cityscapes数据集上训练DeepLabv3+，将对象划分为19个类，然后将Cityscapes和COCO中的人和骑手作为前景，其他类作为背景进行微调，得到行人分割模型。实验结果表明，DeepLabv3+在Cityscapes验证集上的交叉路口行人分割准确率平均为89.0%。在GTX1080TI图形处理器上，对于720×1280分辨率的图像，我们的方法也达到了每秒33帧的速度。实验结果证明，我们的方法能够以较快的速度适用于各种场景。
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