14、自动驾驶语义分割技术全解析

自动驾驶语义分割技术全解析

1. 引言

语义分割是计算机视觉中的关键任务，旨在将图像划分为具有视觉意义的区域，以进行进一步的视觉理解和分析。它在 2D 图像、视频甚至 3D 或体积数据中都至关重要，对于完整的场景理解不可或缺。随着越来越多的应用依赖从图像中提取知识，如自动驾驶、精准农业、地质测试和医疗等，场景理解在计算机视觉中的重要性日益凸显。

自动驾驶领域自 20 世纪 80 年代首次成功展示以来取得了显著进展，具有减少交通拥堵和提高驾驶安全等巨大潜在好处。然而，确保自动驾驶的可靠性是一项艰巨的任务，自动驾驶汽车必须能够准确识别、评估和决策道路状况并规划路线，任何一个步骤的小错误都可能导致严重后果。因此，自动驾驶的感知系统必须准确、鲁棒且能够实时处理。语义分割是自动驾驶的关键技术，能够帮助理解驾驶场景。

早期，研究人员使用传统的计算机视觉和机器学习技术进行语义分割，如随机森林和条件随机场（CRF）方法。但目前主流技术已转向深度学习，显著提高了分割性能。语义分割主要分为单模态和基于数据融合的语义分割。

2. 单模态网络

像素级单通道语义分割比图像级图像分类和区域级目标检测更具挑战性，但在许多实际应用中至关重要，如自动驾驶、环境感知和医疗诊断等。

2.1 单模态卷积神经网络

• 全卷积网络（FCN） ：FCN 的引入是端到端语义分割的重大进步，成为场景分析最先进和强大的框架。与传统卷积神经网络（CNN）不同，FCN 可以处理任意大小的输入图像，并使用反卷积层对最终层的特征图进行上采样，使每个像素的输出预测保留原始输入图像的空间信息，恢复其原始大小，