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不同场景下的带注释的触觉铺装示例：
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GRFB-UNet网络结构：
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GRFB模块的结构：
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铺路在视障人士的旅行中起着至关重要的作用。因此，识别铺装的形状和位置以支持视障人士的移动性是相当有意义的，而视觉分割技术就适合这项任务。为了有效提高触觉铺装分割的精度和鲁棒性，该文提出一种结合UNet网络和多尺度特征提取的新型触觉铺装分割方法。在UNet网络中增加群感受野块（GRFB）的结构，得到触觉铺装的多尺度感受野。该方法使用群卷积来降低其计算复杂度。同时，在各组卷积后采用小尺度卷积，实现跨信道信息交互与整合，旨在提取更丰富的高级特征。本文构建了各种场景下的铺路数据集，并进行了标记以进行实验评估。此外，还详细演示了与典型网络和结构模块的比较分析。实验结果表明，所提网络在铺装分割方面取得了较好性能，为铺路检测提供了有价值的参考。
主干模型：
