自适应边距损失用于车辆外观分割方法

摘要

车辆外观分割是计算机视觉在交通场景中的一个重要应用。得益于近几年深度学习技术的火热兴起,以深度卷积神经网络为主的分割方法在诸多领域内取得了突破进展。针对车辆外观分割中的样本不均衡问题,提出一种新的自适应损失函数,替换了原始的softmax损失,并且训练一个新的卷积神经网络模型,实现了端到端的像素级语义分割。同时构建了一个车辆外观分割数据集,用以模型的训练和测试。实验结果表明,该网络对比同类算法拥有较高的分割准确率,对于面积较小的类别有更好的效果。