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基于FCN的图像语义分割算法研究
被引量:
3
1
作者
王汉谱
瞿玉勇
+4 位作者
刘志豪
谷旭轩
贺志强
彭怡书
何伟
《成都工业学院学报》
2022年第1期36-41,共6页
图像语义分割的传统方法是依靠人工设计提取特征,用机器学习的方法进行分类,来达到分割的效果,但是过程比较复杂,且最终的分割效果也不理想。为解决该问题,提出运用深度学习的方法自动提取图像中物体特征,实现端到端训练,并提升分割精...
图像语义分割的传统方法是依靠人工设计提取特征,用机器学习的方法进行分类,来达到分割的效果,但是过程比较复杂,且最终的分割效果也不理想。为解决该问题,提出运用深度学习的方法自动提取图像中物体特征,实现端到端训练,并提升分割精度。采用的基础网络是ResNet-50,同时采用空洞空间金字塔池化模块进行有效的特征融合,并在最后一组卷积块中使用了空洞卷积来控制感受野,以提取多尺度信息。在解码阶段采用密集上采样卷积来获得最终的输出预测图。实验表明,该方法获得mIoU值为86.185%。
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关键词
语义分割
全卷积神经网络
空洞空间金字塔池化
密集上采样卷积
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职称材料
题名
基于FCN的图像语义分割算法研究
被引量:
3
1
作者
王汉谱
瞿玉勇
刘志豪
谷旭轩
贺志强
彭怡书
何伟
机构
湖南理工学院信息科学与工程学院
湖南理工学院机器视觉与人工智能研究中心
出处
《成都工业学院学报》
2022年第1期36-41,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61977022)
湖南省研究生教育创新工程和专业能力提升工程项目(CX20201114)
+2 种基金
湖南省三维重建与智能应用技术工程研究中心(2019-430602-73-03-006049)
湖南省应急通信工程技术研究中心(2018TP2022)
湖南省大学生创新创业训练计划项目(湘教通〔2021〕197号)。
文摘
图像语义分割的传统方法是依靠人工设计提取特征,用机器学习的方法进行分类,来达到分割的效果,但是过程比较复杂,且最终的分割效果也不理想。为解决该问题,提出运用深度学习的方法自动提取图像中物体特征,实现端到端训练,并提升分割精度。采用的基础网络是ResNet-50,同时采用空洞空间金字塔池化模块进行有效的特征融合,并在最后一组卷积块中使用了空洞卷积来控制感受野,以提取多尺度信息。在解码阶段采用密集上采样卷积来获得最终的输出预测图。实验表明,该方法获得mIoU值为86.185%。
关键词
语义分割
全卷积神经网络
空洞空间金字塔池化
密集上采样卷积
Keywords
semantic segmentation
Fully Convolutional Network
Atrous Spatial Pyramid Pooling
Dense Upsampling Convolution
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于FCN的图像语义分割算法研究
王汉谱
瞿玉勇
刘志豪
谷旭轩
贺志强
彭怡书
何伟
《成都工业学院学报》
2022
3
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