基于全残差空洞卷积神经网络的道路场景语义分割方法

摘要

本发明公开了一种基于全残差空洞卷积神经网络的道路场景语义分割方法，其在训练阶段构建全残差空洞卷积神经网络，其包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层包括1个过渡卷积块、8个神经网络块、7个反卷积块、4个融合层；将训练集中的每幅原始的道路场景图像输入到全残差空洞卷积神经网络中进行训练，得到每幅原始的道路场景图像对应的12幅语义分割预测图；通过计算每幅原始的道路场景图像对应的12幅语义分割预测图构成的集合与对应的真实语义分割图像处理成的12幅独热编码图像构成的集合之间的损失函数值，得到全残差空洞卷积神经网络训练模型；在测试阶段利用全残差空洞卷积神经网络训练模型进行预测；优点是其分割准确度高，且鲁棒性强。