用于无人驾驶环境感知的多任务神经网络算法研究

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无人驾驶汽车可为当前交通安全与拥堵问题带来巨大改善。而视觉感知又是无人驾驶系统中最重要技术之一,因此研究用于无人驾驶的视觉感知算法有重要意义。目前大多感知算法中,对于道路物体检测、可行驶区域分割等每个任务都需要单独的模型,这不但浪费了无人驾驶汽车中有限的硬件资源,且忽略了道路感知各任务之间的关联性。针对以上问题并结合道路场景的特点,提出一种基于多任务特征共享的端到端模型设计方法,并以7种常见道路物体的检测与可行驶区域的像素级分割两任务为例,设计多任务模型DaSNet并进行训练与测试,主要工作内容如下:研究了目标检测与语义分割的原理后,对CSPDarknet53主干网络做出调整,结合PAN特征融合网络与YOLO检测头搭建道路物体检测模型;利用主干网络与融合网络的中间特征层作为输入,在后半段网络中将输入的特征层进行上采样与融合操作,搭建本文模型DaSNet的第二个分支,即可行驶区域分割网络。对BDD100K数据集进行提取与预处理,转换为与训练DaSNet模型所匹配的格式;分析了当前目标检测领域与语义分割领域常用的数据增强方法以及损失函数在道路场景感知任务中的优劣,使用Mosaic数据增强方法对训练数据进行增强,选用GIo U与Dice损失函数对DaSNet多任务模型进行训练。为评估DaSNet模型的性能,使用BDD100K数据集对YOLOv5s、Faster R-CNN以及U-Net模型进行训练,并对m AP、Dice系数以及检测速度等性能指标做出对比分析;进一步将主干网络替换为CSPRes Ne Xt50,损失函数替换为MSE损失与Io U损失进行训练,分析以上三种替换方式对m AP、检测速度等带来的影响。结果表明DaSNet多任务模型在道路物体检测任务上,m AP值分别比YOLOv5s和Faster RCNN高出0.5%和4.2%,在RTX2080Ti GPU上达到121FPS的检测速度;CSPDarknet53主干网络与GIo U损失相较于其他主干网络与损失函数在道路场景感知任务中有着更好的表现;可行驶区域分割分支网络在占优先权与不占优先权的可行驶区域上分割的Dice值相较于U-Net网络分别高出了4.4%与6.8%,有较明显的提升。因此,本文提出的多任务融合的网络搭建方式有效地节省无人驾驶汽车有限的算力,提高感知系统的运行效率起到积极意义。
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