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多數(shù)語義分割模型中的每個卷積層僅釆用單一大小的感受野，不利于模型提取多尺度特征。為此，使用選擇核卷積構建一個新的殘差模塊SKAS，通過調節(jié)感受野的大小獲得多尺度信息。同時，提出一種逐層分組卷積并構建輕量級網(wǎng)絡結構 SKASNET，在連續(xù)的SKAS模塊中分別使用不同的分組數(shù)，從而以相對平滑的方式降低網(wǎng)絡參數(shù)量并增強不同分組之間的信息交流。在 Cityscapes數(shù)據(jù)集上的實驗結果表明，該網(wǎng)絡模型僅有1.7M的參數(shù)量，分割精度達到68.5%，與 Segnet、 Inet和 Pspnet等模型相比，其能夠在大幅降低網(wǎng)絡參數(shù)量的同時取得良好的分割效果。
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