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计算机技术2020年23期

基于深度学习目标检测的可行驶区域分割
徐征宇,朱宗晓,周康,田微
(中南民族大学 计算机科学学院,湖北 武汉 430074)

摘  要:目前大多数的可行驶区域分割算法,是以网络结构复杂化为代价换取像素级的精确分割。为了降低训练出的网络结构的复杂度,较为轻量、快速地实现可行驶区域分割,对基于目标检测的可行驶区域分割方法进行了研究。该方法把可行驶区域的像素级标注转换为目标检测框标注,用目标检测算法实现可行驶区域分割。实验结果表明,目标检测方法也能较为准确地对可行驶区域进行分割。


关键词:目标检测;可行驶区域分割;矩形覆盖多边形