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基于增强特征表示的语义分割神经网络
1
作者
程坦
许开强
安竹林
《计算机仿真》
北大核心
2023年第11期122-125,共4页
语义分割是计算机视觉领域中一个基础而重要的话题,针对语义分割中边界分割困难的问题,提出了一种利用类别整体特征以增强模型表征能力的语义分割神经网络结构。通过分析同类别内各像素特征应具有相似性、不同类别内的特征应具有可分性...
语义分割是计算机视觉领域中一个基础而重要的话题,针对语义分割中边界分割困难的问题,提出了一种利用类别整体特征以增强模型表征能力的语义分割神经网络结构。通过分析同类别内各像素特征应具有相似性、不同类别内的特征应具有可分性的特点,利用区域提议汇聚各类别区域内的特征,并使用关注特征的方法建立像素点与类别之间的联系,从而增强模型表征能力。通过在公开数据集上的实验分析比较,上述结构能有效提升像素点特征表示能力。
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关键词
语义分割
深度神经网络
特征增强表示
多尺度上下文编码
特征表示
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题名
基于增强特征表示的语义分割神经网络
1
作者
程坦
许开强
安竹林
机构
中科(厦门)数据智能研究院
中国科学院计算技术研究所
出处
《计算机仿真》
北大核心
2023年第11期122-125,共4页
基金
基础研究加强项目(2019-JCJQ-JJ-412)。
文摘
语义分割是计算机视觉领域中一个基础而重要的话题,针对语义分割中边界分割困难的问题,提出了一种利用类别整体特征以增强模型表征能力的语义分割神经网络结构。通过分析同类别内各像素特征应具有相似性、不同类别内的特征应具有可分性的特点,利用区域提议汇聚各类别区域内的特征,并使用关注特征的方法建立像素点与类别之间的联系,从而增强模型表征能力。通过在公开数据集上的实验分析比较,上述结构能有效提升像素点特征表示能力。
关键词
语义分割
深度神经网络
特征增强表示
多尺度上下文编码
特征表示
Keywords
Semantic segmentation
Deep neural network
Feature representation augmentation
Multi-scale con-text coding
Feature representation
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
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1
基于增强特征表示的语义分割神经网络
程坦
许开强
安竹林
《计算机仿真》
北大核心
2023
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