基于DeepLabv3+算法的城市街景语义分割算法研究
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摘要：在自动驾驶领域，城市街道场景的语义分割对于提升系统的安全性和效率至关重要。针对传统语义分割模型参数过多、泛化性能较差以及分割效果有限等问题，文章提出了一种基于改进DeepLabv3+的解决方案。此改进模型融合了轻量级MobileNetv2主干网络和SE注意力机制，优化了空洞金字塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling， ASPP）模块，将其从并行结构改进成串行结构，采用深度可分离卷积结构。（剩余4701字）