语义分割DeepLabV3+带状池化有效通道注意力深度可分离卷积针对目前高精度的语义分割模型普遍存在计算复杂度高,占用内存大,难以在硬件存储和计算力有限的嵌入式平台部署的问题,从网络的参数量,计算量和性能3个方面综合考虑,提出一种基于改进DeepLabV3+的高效语义分割模型.该模型以MobileNetV2为骨干网络,在空洞空间金字塔池化(ASPP
改进DeepLabV3的高效语义分割 马冬梅;李鹏辉;黄欣悦;张倩;杨鑫 【期刊名称】《计算机工程与科学》 【年(卷),期】2022(44)4 【摘要】针对目前高精度的语义分割模型普遍存在计算复杂度高、占用内存大,难以在硬件存储和计算力有限的嵌入式平台部署的问题,从网络的参数量、计算量和性能3个方面综合考虑,提出一种基于...