人類能夠輕松地完成對(duì)視野中目標(biāo)物體的解析,比如將目標(biāo)分割出來并進(jìn)行識(shí)別;但對(duì)于計(jì)算機(jī),圖像分割仍是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。一個(gè)重要原因是,計(jì)算機(jī)視覺模型在進(jìn)行圖像分割時(shí)往往只基于底層的圖像數(shù)據(jù),而很少涉及到有關(guān)于待分割目標(biāo)的具體知識(shí)。事實(shí)上,無論對(duì)人類還是對(duì)計(jì)算機(jī),目標(biāo)分割與目標(biāo)識(shí)別這兩個(gè)任務(wù)是密切相關(guān)的:對(duì)目標(biāo)的認(rèn)識(shí)和有關(guān)目標(biāo)的知識(shí)能夠指導(dǎo)分割模型獲得更精確的結(jié)果;反之,由于沒有背景干擾,更精確的分割結(jié)果也可以提升目標(biāo)識(shí)別的效果。這兩個(gè)任務(wù)形成了一個(gè)“雞生蛋-蛋生雞”的問題。在分析了國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)上,本論文重點(diǎn)研究如何在目標(biāo)分割任務(wù)中引入來自目標(biāo)識(shí)別任務(wù)的信息,實(shí)現(xiàn)兩個(gè)任務(wù)的協(xié)同。本文的主要研究?jī)?nèi)容和貢獻(xiàn)在于:1.基于對(duì)人類視覺認(rèn)知機(jī)制的模仿,我們提出了一個(gè)協(xié)同目標(biāo)分割與識(shí)別任務(wù)框架,其中兩個(gè)任務(wù)相互交流和促進(jìn)�；谶@一框架,我們以變分分割為基礎(chǔ),以玻爾茲曼機(jī)(RBM)為核心實(shí)現(xiàn)了一個(gè)協(xié)同任務(wù)模型,其中目標(biāo)被表達(dá)為兩個(gè)方面:形狀和外觀。形狀用于表達(dá)目標(biāo)的整體結(jié)構(gòu),而外觀用于表達(dá)形狀內(nèi)的顏色、紋理等信息。RBM的判別功能和生成功能都被應(yīng)用到協(xié)同任務(wù)中。前者用于提取目標(biāo)形狀的特征并...

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【學(xué)位級(jí)別】：博士

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圖1.2人類的視覺認(rèn)知機(jī)制

浙江大學(xué)博士學(xué)位論文1緒論圖1.2人類的視覺認(rèn)知機(jī)制。人類能夠?qū)⒛繕?biāo)從復(fù)雜環(huán)境和背景中分離提取出來，依賴的是人類具有目標(biāo)的一些先驗(yàn)知識(shí)。這些知識(shí)來自于更高層的任務(wù)，如識(shí)別/分類。它們能夠在分割過程中提供對(duì)目標(biāo)的整體認(rèn)識(shí)，并且對(duì)分割過程產(chǎn)生經(jīng)驗(yàn)性的指導(dǎo)和約束。對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別；2.從....

圖1.4相比形狀信息，深度學(xué)習(xí)模型在進(jìn)行識(shí)別任務(wù)時(shí)更加依賴于紋理信息

浙江大學(xué)博士學(xué)位論文1緒論圖1.4相比形狀信息，深度學(xué)習(xí)模型在進(jìn)行識(shí)別任務(wù)時(shí)更加依賴于紋理信息。從左至右：象皮紋理圖像；普通的貓圖像；象皮紋理化的貓圖像。模型會(huì)以大概率認(rèn)為第三幅圖像是大象，而非貓[9]綜合這些要素，在接下來的幾節(jié)里，我們將首先從與協(xié)同任務(wù)存在一定相關(guān)性相似性的任....

圖1.5Chenetal.[33]使用RBM對(duì)形狀進(jìn)行特征提取和重建

浙江大學(xué)博士學(xué)位論文1緒論圖1.5Chenetal.[33]使用RBM對(duì)形狀進(jìn)行特征提取和重建。算，都可能需要逐一計(jì)算當(dāng)前結(jié)果q和各先驗(yàn)形狀qi之間的相似度或距離，或者將所有先驗(yàn)形狀納入到能量函數(shù)中進(jìn)行考察。從人類視覺認(rèn)知的角度而言，這一過程是非常不可思議的：人類不會(huì)將當(dāng)前見到的....

圖1.6FCN將全連接層轉(zhuǎn)化為了全卷積層用于語(yǔ)義分割任務(wù)[48]

浙江大學(xué)博士學(xué)位論文1緒論圖1.6FCN將全連接層轉(zhuǎn)化為了全卷積層用于語(yǔ)義分割任務(wù)[48]其中g(shù)(i,j)可以使用兩個(gè)像素點(diǎn)之間的圖像值關(guān)系、位置關(guān)系等，往往根據(jù)具體任務(wù)進(jìn)行設(shè)計(jì)和調(diào)整，如基于鄰域像素點(diǎn)顏色差異的邊界特征[46]g(i,j)=θp+θvexp(θβ||IiIj||....

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