基于深度学习的图像语义分割算法优化研究

摘要

图像语义分割作为计算机视觉领域的核心任务，旨在为图像中每个像素赋予语义类别标签，在自动驾驶、
医学影像分析、遥感解译等场景中具有广泛应用。近年来，深度学习方法，尤其是全卷积网络（FCN）、U-Net及
其变体，显著推动了分割性能的提升。然而，现有模型在复杂背景、小目标识别、边界模糊及计算效率等方面仍面
临挑战。针对上述问题，从网络结构设计、上下文信息建模、多尺度特征融合以及轻量化部署等角度出发，对主流
语义分割架构进行系统性优化。通过引入注意力机制增强关键区域响应，结合空洞卷积扩大感受野以捕获全局语义，
并采用知识蒸馏策略压缩模型规模。在PASCAL VOC 2012和Cityscapes等标准数据集上的实验表明，所优化的算法
在保持较高推理速度的同时，显著提升了分割精度与边界细节还原能力，为实际应用中的高效精准分割提供了可行
方案。