Resumen

En los últimos años, las redes neuronales convolucionales (CNNs) han estado en el centro de los avances y el progreso de los sistemas avanzados de asistencia al conductor y la conducción autónoma. Este documento presenta una red de atención piramidal punto a punto, llamada PPANet, que emplea un enfoque codificador-decodificador para la segmentación semántica. Específicamente, el codificador adopta un módulo novedoso de estrangulamiento no cuello de botella como módulo base para extraer representaciones de características, donde se utiliza el estrangulamiento y la expansión para obtener una alta precisión de segmentación. Se diseña un módulo de upsampling para funcionar como decodificador; su propósito es recuperar las representaciones de píxeles perdidas de la parte de codificación. La parte intermedia consta de dos partes: un módulo de atención piramidal punto a punto (PPA) y un módulo similar a la atención conectados en paralelo. Se propone el módulo PPA para utilizar la información contextual de manera efectiva. Además, desarroll

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Redes neuronales; Segmentación semántica; Codificador-decodificador; Módulo de atención; Función de pérdida; Segmentación de carreteras
• Keywords:Neural networks; Semantic segmentation; Encoder-decoder; Attention module; Loss function; Road segmentation