Resumen

La segmentación de imágenes es una investigación importante en el procesamiento de imágenes y la visión por computadora en la que la conducción automatizada puede ser vista como la principal aplicación de los algoritmos de segmentación de imágenes. Debido a las numerosas restricciones de suministro de energía y comunicación en los sistemas de vehículos, la gran mayoría de los actuales algoritmos de segmentación de imágenes se implementan basados en el modelo de aprendizaje profundo. A pesar de la precisión ultramuy alta en la segmentación, el problema de los artefactos de malla y la segmentación excesivamente severa es evidente, y los dispositivos de alto costo, computacionales y de consumo de energía requeridos son difíciles de aplicar en escenarios del mundo real. El enfoque de este documento es construir un modelo de segmentación de escenas de carretera con una estructura simple y sin necesidad de una gran potencia de cálculo bajo la premisa de cierta precisión. En este documento, se presenta en detalle el modelo ESPNet (Pirámide Espacial Eficiente de Convoluciones Dilatadas para Segmentación Sem

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Segmentación de imágenes; Procesamiento de imágenes; Visión artificial; Modelo de aprendizaje profundo; Segmentación de escenas de carretera; Modelo ESPNet
• Keywords:Image segmentation; Image processing; Machine vision; Deep learning model; Road scene segmentation; ESPNet model