实现图像分割 轻量化语义分割网络 LRASPP及其改进方法

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分类专栏： 算法 图像处理 文章标签： python
于 2022-08-23 09:44:41 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_python22/article/details/126477383
本文探讨了图像分割技术，使用Python实现，对比了DeepLabV3、FCN、LRASPP等网络架构的分割效果，展示了不同模型在图像分割上的应用。

上面的和下面的分别是分割后的图像 和原始图像

采用的的网络架构是

参考的是太阳花小绿豆的画的网络

这是deep;abv3的分割结果

这是fcn的分割结果

 

这是lraspp的分割结果，同时可以看到局部部分是没有的

目录

一、架构速读：轻量化语义分割网络 LRASPP + MobileNetV3-Bone

二、PyTorch 实现（精简可跑）

三、消融实验结果（Cityscapes 512×1024）

四、轻量化改进方向（2025 ready）

五、总结

一、架构速读：轻量化语义分割网络 LRASPP + MobileNetV3-Bone

从 PNG 流程表可以拆出 3 段：

  1. Backbone – MobileNetV3-Large

    • 深度可分离 3×3 / 5×5 逆残差块（Bneck）

    • 通道 16→160，下采样 8×（480→60）

    • 提供 3 级特征：C1(120×24)、C2(60×40)、C3(30×160)

  2. LRASPP Head（Lightwei

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