基于类别相关的领域自适应交通图像语义分割方法

• 作者: 冯松鹤 贾颖霞 郎丛妍
• 来源期刊: 计算机研究与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 语义分割 领域自适应 对抗学习 数据分布 数据标注 类别相关性
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 876-887
• 页数: 12页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 8606字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7544∕issn1000-1239.2020.20190475

摘要

图像语义分割作为机器视觉领域一个重要研究问题,其目的是对一张彩色图像中的每个像素点进行分类,将图像中每个像素预测其对应的语义标签.现有的基于全监督学习的语义分割方法依赖于精准标注的训练样本;现有的基于弱监督、半监督学习的分割方法虽然可以融入未标记样本,但由于缺少对空间语义信息的有效利用,常出现语义不一致或类别错分现象,且难以直接应用于其他的跨域无标注数据集.针对跨域无标注数据集语义分割问题,提出一种基于领域自适应的图像语义分割方法.其中,提出的方法首先通过采用优化上采样方法和提出基于focal loss的损失函数,有效改进了现有方法中数据量较小的类别难以被正确分割的问题;其次,通过有效利用所提出的类别相关的领域自适应方法,来解决不同数据集跨域语义分割问题,使无标注图像的语义分割平均交并比较现有方法的均值提升6％.提出的方法在5个数据集上进行验证实验,实验结果充分表明了方法的有效性和泛化性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郎丛妍	北京交通大学计算机与信息技术学院	11	74	5.0	8.0
2	冯松鹤	北京交通大学计算机与信息技术学院	11	187	5.0	11.0
3	贾颖霞	北京交通大学计算机与信息技术学院	1	0	0.0	0.0