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第４０卷第８期计算机应用与软件Ｖｏｌ４０Ｎｏ．８
２０２３年８月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＡｕｇ．２０２３
基于递归特征金字塔的ＵＰＳＮｅｔ全景分割应用研究
叶钊李学伟刘宏哲徐成
（北京联合大学北京市信息服务工程重点实验室北京１００１０１）
摘要在学习研究全景分割方法ＵＰＳＮｅｔ时，发现其骨干网络所提取的特征对子网络的分割结果起到了至关
重要的影响。针对ＵＰＳＮｅｔ全景分割算法所提取的特征不能更好地适用于语义分割和实例分割子网络的问题，对
其进行改进，将递归特征金字塔网络结构融合到原网络中，提出基于递归特征金字塔的ＵＰＳＮｅｔ全景分割改进算
法。该结构将骨干网络提取的特征通过递归的方式二次反馈到骨干网络中，使其再训练得到更好的特征提供给
子网络，提升了模型的鲁棒性，从而提升了原网络的性能。将改进的算法在Ｃｉｔｙｓｃａｐｅｓ数据集及自行标注的全景
分割数据集上与ＵＰＳＮｅｔ及其他优秀的全景分割网络进行了实验对比，结果证明，评价指标ＰＱ（ＰａｎｏｐｔｉｃＱｕａｌｉｔｙ）
有了较大的提升，改进后的网络更加适用于智能驾驶场景。
关键词图像分割智能驾驶全景分割ＵＰＳＮｅｔ递归特征金字塔网络
中图分类号ＴＰ３９１．４１文献标志码ＡＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００３８６ｘ．２０２３．０８．０３７
ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＲＥＳＥＡＲＣＨＯＦＵＰＳＮＥＴＰＡＮＯＰＴＩＣＳＥＧＮＥＮＴＡＴＩＯＮ
ＢＡＳＥＤＯＮＲＥＣＵＲＳＩＶＥＦＥＡＴＵＲＥＰＹＲＡＭＩＤ
ＹｅＺｈａｏＬｉＸｕｅｗｅｉＬｉｕＨｏｎｇｚｈｅＸｕＣｈｅｎｇ
（ＢｅｉｊｉｎｇＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｅｒｖｉｃｅＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１０１，Ｃｈｉｎａ）
ＡｂｓｔｒａｃｔＷｈｅｎｌｅａｒｎｉｎｇｔｈｅｐａｎｏｐｔｉｃｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄＵＰＳＮｅｔ，ｉｔｉｓｆｏｕｎｄｔｈａｔｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｅｘｔｒａｃｔｅｄｂｙｉｔｓ
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