Semantic Segmentation based Scene Understanding in Autonomous Vehicles

📄 arXiv: 2507.14303v1 📥 PDF

作者: Ehsan Rassekh

分类: cs.CV

发布日期: 2025-07-18

备注: 74 pages, 35 figures, Master's Thesis, Institute for Advanced Studies in Basic Sciences (IASBS), Zanjan, Iran, 2023

💡 一句话要点

针对自动驾驶车辆，提出基于语义分割的场景理解模型，并分析骨干网络的影响。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 语义分割 自动驾驶 场景理解 深度学习 骨干网络 BDD100k 编码器-解码器

📋 核心要点

  1. 自动驾驶场景理解是关键技术，但现有方法在精度和效率上仍有提升空间。
  2. 论文探索了不同骨干网络对语义分割模型性能的影响，旨在提升场景理解能力。
  3. 实验结果表明，合适的骨干网络选择能够显著提升语义分割的准确率和IoU。

📝 摘要（中文）

近年来，人工智能（AI）在解决复杂任务方面展现出巨大潜力。深度学习（DL）作为一种流行的人工智能技术，使得机器能够在关键情况下做出正确的决策，从而降低对人类专业知识的需求。本研究着重于利用DL开发自动驾驶汽车。我们提出了几种高效的模型，旨在通过语义分割实现场景理解。我们使用BDD100k数据集来评估这些模型，并研究了不同骨干网络作为模型编码器的作用。结果表明，选择合适的骨干网络对语义分割模型的性能有显著影响。更好的语义分割性能有助于我们更好地理解场景和周围环境。最后，我们从准确率、平均IoU和损失函数等方面分析和评估了所提出的模型，结果表明这些指标均得到了改善。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动驾驶车辆中准确理解周围环境的问题，具体来说，就是通过语义分割技术对场景进行像素级别的分类。现有方法可能存在精度不足、计算复杂度高，难以满足自动驾驶实时性要求等痛点。

核心思路：论文的核心思路是通过选择合适的骨干网络来提升语义分割模型的性能。不同的骨干网络具有不同的特征提取能力和计算效率，因此选择与特定任务和数据集相匹配的骨干网络可以显著提高模型的性能。

技术框架：论文提出的技术框架主要包括以下几个部分：首先，使用不同的骨干网络作为编码器，从输入图像中提取特征；然后，将提取的特征输入到语义分割模型中进行像素级别的分类；最后，使用损失函数来优化模型，并使用准确率和平均IoU等指标来评估模型的性能。整体流程是典型的编码器-解码器结构，重点在于编码器的选择。

关键创新：论文的关键创新在于对不同骨干网络在语义分割任务中的作用进行了深入的分析和比较。通过实验，论文证明了选择合适的骨干网络可以显著提高语义分割模型的性能，并为未来的研究提供了有价值的参考。

关键设计：论文使用了BDD100k数据集进行实验，并选择了多种不同的骨干网络作为编码器，例如ResNet、MobileNet等。论文使用了常用的损失函数，例如交叉熵损失函数，并使用Adam优化器来优化模型。具体的网络结构和参数设置可能因不同的骨干网络而有所不同，但整体目标是提高语义分割的准确率和效率。

📊 实验亮点

论文通过在BDD100k数据集上进行实验，验证了不同骨干网络对语义分割模型性能的影响。实验结果表明，选择合适的骨干网络可以显著提高模型的准确率和平均IoU。具体的性能提升幅度取决于所选择的骨干网络和数据集，但整体趋势是积极的。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶汽车、高级驾驶辅助系统（ADAS）、机器人导航、智能交通管理等领域。通过提升场景理解的准确性和效率，可以提高自动驾驶车辆的安全性、可靠性和智能化水平，从而推动自动驾驶技术的商业化应用。

📄 摘要（原文）

In recent years, the concept of artificial intelligence (AI) has become a prominent keyword because it is promising in solving complex tasks. The need for human expertise in specific areas may no longer be needed because machines have achieved successful results using artificial intelligence and can make the right decisions in critical situations. This process is possible with the help of deep learning (DL), one of the most popular artificial intelligence technologies. One of the areas in which the use of DL is used is in the development of self-driving cars, which is very effective and important. In this work, we propose several efficient models to investigate scene understanding through semantic segmentation. We use the BDD100k dataset to investigate these models. Another contribution of this work is the usage of several Backbones as encoders for models. The obtained results show that choosing the appropriate backbone has a great effect on the performance of the model for semantic segmentation. Better performance in semantic segmentation allows us to understand better the scene and the environment around the agent. In the end, we analyze and evaluate the proposed models in terms of accuracy, mean IoU, and loss function, and the results show that these metrics are improved.