%0 Journal Article %A 孟琭 %A 徐磊 %A 郭嘉阳 %T 一种基于改进的MobileNetV2网络语义分割算法 %D 2020 %R 10.3969/j.issn.0372-2112.2020.09.015 %J 电子学报 %P 1769-1776 %V 48 %N 9 %X 基于金字塔卷积神经网络的语义分割算法准确率很高,但是其计算资源消耗巨大、算法执行时间长、无法满足实时性要求.为了解决这个问题,本文做出了以下改进:(1)用MobileNet替换原网络的结构,减少了网络运算时间和内存开销;(2)引入编码器-解码器结构提高输出图像的分辨率,进一步细化分割结果;(3)针对高分辨率图像推断时间过长的问题,本文设计了多级图像输入方法,降低了网络推断高分辨率图像所消耗的时间.本文在VOC 2012数据集和Cityscapes数据集上进行了测试,并与FCN、SegNet、DeepLab、PSPNet以及DFN等语义分割模型对比.实验结果表明,本文设计的语义分割算法在VOC 2012数据集上达到了76.1%的mIoU,在Cityscapes数据集上达到了74.1%的mIoU,略低于传统语义分割算法;处理一张分辨率为1024×512的图片需要18ms,少于传统语义分割算法,满足了实时性要求,达到了准确率与计算资源消耗之间的平衡. %U https://www.ejournal.org.cn/CN/10.3969/j.issn.0372-2112.2020.09.015