一种基于边缘引导和动态剪枝的车辆图像分割方法

本发明涉及一种基于边缘引导和动态剪枝的车辆图像分割方法，属于图像处理领域。利用基于状态空间模型的混合感知编解码网络实现图像浅层和深层语义特征的提取和恢复。混合状态空间模块构建的编码器由状态空间模型分支和混合卷积分支组成，在混合卷积分支中，通过扩张卷积来扩展卷积核的感受野。多尺度边缘引导分支输入收缩路径的编码特征、扩展路径中高层的解码预测特征和高斯拉普拉斯操作的高频特征。通过动态联合剪枝算法联合学习模型权重，构建递归网络对修剪准确性奖励函数的变化进行动态建模，得到模型层压缩率和修剪准确性权衡最优分割模型。本发明不仅能够准确地分割复杂环境下的车辆图像，还能够在资源有限的设备上进行高效部署和运行。