發(fā)布時間：2019-07-25 19:41

【摘要】：針對目前多數(shù)圖像語義分割方法需要人工設(shè)計圖像特征的問題,借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)自動學(xué)習(xí)得到圖像特征的優(yōu)勢,并綜合考慮CNN的網(wǎng)絡(luò)輸入和物體上下文關(guān)系對圖像語義分割結(jié)果的影響,以超像素為基本處理單元,結(jié)合多尺度技術(shù)和CNN網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了一種面向圖像語義分割的多尺度CNN模型,并詳細(xì)分析了該模型的結(jié)構(gòu)以及模型推斷。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了所提出方法的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem that most image semantic segmentation methods need to design image features manually, with the help of convolution neural network (Convolutional Neural Network,CNN), the advantages of image features are obtained automatically, and the influence of CNN network input and the relationship between objects on image semantic segmentation results is considered synthetically, and superpixels are taken as the basic processing unit. A multi-scale CNN model for image semantic segmentation is designed based on multi-scale technology and CNN network, and the structure and model inference of the model are analyzed in detail. The effectiveness of the proposed method is verified by experiments.
【作者單位】： 東華理工大學(xué)測繪工程學(xué)院;流域生態(tài)與地理環(huán)境監(jiān)測國家測繪地理信息局重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南京師范大學(xué)虛擬地理環(huán)境教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(41401442) 國家863計劃項(xiàng)目(2015AA1239013)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2519311