计算机应用

作者：王娟, 袁旭亮, 武明虎, 郭力权, 刘子杉

单位：1.湖北工业大学 电气与电子工程学院, 武汉 430068；2.太阳能高效利用及储能运行控制湖北省重点实验室(湖北工业大学), 武汉 430068；3.武汉华安科技有股份限公司博士后工作站, 武汉 430068

关键词：语义分割,轻量级网络,实时推理,空间注意混合模块,一维膨胀卷积

基金：国家自然科学基金资助项目(62006073)

针对目前语义分割算法难以取得实时推理和高精度分割间平衡的问题，提出压缩提炼网络（SRNet）以提高推理的实时性和分割的准确性。首先，在压缩提炼（SR）单元中引入一维（1D）膨胀卷积和类瓶颈结构单元，从而极大地减少模型的计算量和参数量；其次，引入多尺度空间注意（SA）混合模块，从而高效地利用浅层特征的空间信息；最后，通过堆叠SR单元构成编码器，并采用两块SA单元在编码器的尾部构成解码器。实验仿真表明，SRNet在仅有30 MB参数量及8.8×109每秒浮点操作数（FLOPS）的情况下，仍可在Cityscapes数据集上获得68.3%的平均交并比（MIoU）。此外，所提模型在单块NVIDIA Titan RTX卡上实现了12.6 帧每秒（FPS）的前向推理速度（输入像素的大小为512×1 024×3）。实验结果表明，所设计的轻量级模型SRNet很好地在准确分割和实时推理间取得平衡，适用于算力及功耗有限的场合。

来源：2022年第7期

《计算机应用》期刊编辑部

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