语义分割模型的轻量化与准确率提升研究

语义分割模型的轻量化与准确率提升研究

1. 引言

语义分割是计算机视觉领域的核心任务之一，它要求模型为图像中的每个像素分配一个类别标签。随着深度学习的发展，语义分割模型在多个领域得到了广泛应用，如自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等。然而，现有的语义分割模型往往面临两个主要挑战：模型复杂度高导致难以部署在资源受限的设备上，以及准确率仍有提升空间以满足实际应用需求。

本文将从模型轻量化和准确率提升两个角度出发，系统性地探讨语义分割模型的优化方法。我们将首先介绍语义分割的基础知识和常用数据集，然后详细分析现有主流模型的优缺点，接着提出多种优化策略，最后通过实验验证这些方法的有效性。

2. 语义分割基础与数据集

2.1 语义分割任务定义

语义分割（Semantic Segmentation）是指将图像中的每个像素分类到预定义的语义类别中的过程。与实例分割不同，语义分割不区分同一类别的不同实例。形式上，给定输入图像I∈R^{{H×W×3}，语义分割模型需要输出一个分割图S∈R}{H×W}，其中每个元素s_{i,j}∈{1,…,C}表示该像素属于C个预定义类别中的哪一个。

2.2 常用公开数据集

1. PASCA