摘 要
计算机视觉技术的快速进步使得图像语义分割在多个领域变得重要。尽管如此，现有技术在处理复杂场景时仍存在挑战。本研究通过改进深度学习模型来提高图像语义分割的准确性和效率。研究提出了一种结合注意力机制的多尺度特征融合网络，提升了模型对细节的识别能力；设计了一种自适应损失函数，减轻了类别不平衡问题；并引入了知识蒸馏策略，降低了模型的计算复杂度。实验显示，该方法在PASCAL VOC和Cityscapes数据集上分别提升了mIoU 2.1%和1.8%，同时提高了模型推理速度35%，减少了内存占用40%。本研究的创新在于结合注意力机制和多尺度特征融合，并提出了自适应损失函数，为复杂场景下的图像语义分割提供了新的解决方法，具有理论和实践价值。
关键词：图像语义分割 深度学习 注意力机制 自适应损失函数
Abstract
Rapid advances in computer vision technology make image semantic segmentation important in multiple fields. Still, existing technologies have challenges in dealing with complex scenarios. In this study, the accuracy and efficiency of image semantic segmentation by improving deep learning models. This paper proposes a multi-scale feature fusion network combining attention mechanism to improve the recognition of details, designs an adaptive loss function to alleviate the class imbalance, and introduces a knowledge distillation strategy to reduce the computational complexity of the model. Experiments show that the method improves mIoU 2.1% and 1.8% on the PASCAL VOC and Cityscapes datasets, respectively, while improving the model inference speed by 35% and reducing the memory footprint by 40%. The innovation of this study combines attention mechanism and multi-scale feature fusion, and proposes an adaptive loss function, which provides new solutions for image semantic segmentation in complex scenarios, with both theoretical and practical value.
Keywords: Image semantic segmentation Deep learning Attention mechanism Adaptive loss function
目 录
1 引言 1
2 图像语义分割的深度学习基础 1
2.1 卷积神经网络的基本原理 1
2.2 语义分割网络架构分析 2
2.3 深度学习在语义分割中的应用现状 2
3 图像语义分割的关键技术优化 2
3.1 特征提取模块的改进策略 2
3.2 上下文信息融合方法研究 3
3.3 边界细节优化技术探讨 3
4 基于深度学习的语义分割模型优化 4
4.1 多尺度特征融合机制优化 4
4.2 注意力机制的创新应用 4
4.3 轻量化模型的构建方法 5
5 图像语义分割优化的实验验证 5
5.1 实验数据集与评价指标设计 5
5.2 优化模型的性能对比分析 6
5.3 实际应用场景测试与评估 6
6 结论 7
致 谢 8
参考文献 9
