基于卷积神经网络的低参数量实时图像分割算法

提出了一种低参数量实时图像语义分割网络模型Atrous-squeezeseg。模型在最低参数量为2.1×107时的运算帧率为45.3 frame/s，像素点准确度与均交并比分别可达到59.5%与62.9%。同时，嵌入式设备NVIDIA TX2的运算帧率可达8.3 frame/s。实验结果表明，相比于其他分割算法，所提模型的速度和参数量均得到了提升。