您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
全局感知与多尺度特征融合的城市道路语义分割
全局感知与多尺度特征融合的城市道路语义分割
Urban road semantic segmentation with global awareness and multi-scale feature fusion
- “语义分割在自动驾驶与智能交通工程应用中发挥着不可替代的作用,介绍了其在城市道路场景理解领域的研究进展,研究团队建立了全局感知与多尺度特征融合网络体系,为解决分割边界模糊、遮挡及多尺度差异问题提供解决方案。”
- 光学精密工程 2025年33卷第14期 页码:2262-2277
DOI: 10.37188/OPE.20253314.2262
- CSTR: 32169.14.OPE.20253314.2262
修回:2025-05-14
移动端阅览
AI导读
HTML全文
图( 5 ) 表( 7 )
参考文献
出版信息
数据统计
440
浏览量
718
下载量
2
CSCD
文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
- BibTeX下载
- Endnote下载
- RefMan 下载
- NoteExpress下载
- NoteFirst下载
相关文章
改进U-Net的全局特征融合水下图像增强网络
基于三分支网络的实时图像语义分割
高频信息物体多层多元特征权重自适应融合三维重建网络
基于混合时空卷积的轻量级视频超分辨率重建
基于改进BiSeNet的实时图像语义分割
相关作者
高绍姝
焦广森
李广峰
刘宗恩
任凤雷
高紫阳
张炎
周海波
相关机构
中国石油大学(华东) 青岛软件学院、计算机科学与技术学院, 山东省智能油气工业软件重点实验室
中国石油大学(华东) 石油工业训练中心
天津理工大学 天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室
天津理工大学 机电工程国家级实验教学示范中心
合肥工业大学 仪器科学与光电工程学院


