本文關(guān)鍵詞：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像語(yǔ)義分割，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,深度學(xué)習(xí)的發(fā)展非常迅速,計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的發(fā)展也隨之迎來一波熱潮。深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被證實(shí)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域非常有效的手段和方法。同時(shí),在日常生活中,無論是物品的識(shí)別檢測(cè),還是視頻監(jiān)控流數(shù)據(jù)分析都離不開計(jì)算機(jī)視覺。而圖像語(yǔ)義分割被認(rèn)為是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最基本的算法,圖像語(yǔ)義分割的好壞直接決定了后續(xù)算法分類或者識(shí)別的優(yōu)劣。因此,一個(gè)有效的圖像語(yǔ)義分割算法的實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。傳統(tǒng)的圖像分割方法大部分是基于圖像本身的特征提取,需要先在圖像上生成不同的區(qū)域,再在區(qū)域上提取特征,對(duì)區(qū)域進(jìn)行分類合并才能得到最終語(yǔ)義分割的結(jié)果,過程比較復(fù)雜,并且效果也有很大的提升空間。因此,人們對(duì)提高圖像語(yǔ)義分割算法的效率和效果是具有現(xiàn)實(shí)需求的。那么,隨著深度學(xué)習(xí)持續(xù)升溫,并且實(shí)踐中證明深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像特征的提取具有很大的優(yōu)勢(shì)。因此,如何將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到圖像語(yǔ)義分割并提高圖像語(yǔ)義分割算法的效果是當(dāng)前一大研究熱點(diǎn)。本文充分調(diào)研相關(guān)工作之后,將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到了圖像語(yǔ)義分割領(lǐng)域,構(gòu)建并實(shí)現(xiàn)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反卷積層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),直接對(duì)圖像在像素水平上進(jìn)行預(yù)測(cè)其所屬的語(yǔ)義類別。采用兩階段的模型訓(xùn)練方法,進(jìn)一步優(yōu)化結(jié)果和算法效率。通過與經(jīng)典算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn),說明該方法的有效性。最終將該算法模型應(yīng)用到了醫(yī)學(xué)圖像分析(用于心臟病變的檢測(cè))和人體衣物分割(用于穿衣搭配)領(lǐng)域,均取得了較好的效果。
【關(guān)鍵詞】：圖像語(yǔ)義分割 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) 反卷積
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41;TP183
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 課題背景11-13
• 1.2 本文的工作與貢獻(xiàn)13-15
• 1.3 本文組織和結(jié)構(gòu)15-17
• 第2章 相關(guān)工作17-32
• 2.1 圖像語(yǔ)義分割17-25
• 2.1.1 概述17
• 2.1.2 圖像分割技術(shù)常用方法17-21
• 2.1.3 圖像語(yǔ)義分割21-23
• 2.1.4 人體衣物圖像分割23-25
• 2.1.5 醫(yī)學(xué)圖像分析研究現(xiàn)狀25
• 2.2 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)25-29
• 2.2.1 深度學(xué)習(xí)概述25-26
• 2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展26-28
• 2.2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本結(jié)構(gòu)28-29
• 2.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像語(yǔ)義分割領(lǐng)域的應(yīng)用29-31
• 2.3.1 概述29
• 2.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像語(yǔ)義分割領(lǐng)域的應(yīng)用29-31
• 2.3.3 總結(jié)31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第3章 問題描述32-37
• 3.1 常用術(shù)語(yǔ)與符號(hào)32-33
• 3.2 問題定義33-35
• 3.3 實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)35
• 3.4 預(yù)期目標(biāo)35-36
• 3.5 本章小結(jié)36-37
• 第4章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像語(yǔ)義分割37-50
• 4.1 算法概述37-38
• 4.2 深度卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)38-40
• 4.3 卷積層與反卷積層40-45
• 4.4 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和結(jié)果的優(yōu)化45-49
• 4.4.1 防止過擬合45-46
• 4.4.2 Pre-training二階段訓(xùn)練方法46-47
• 4.4.3 卷積層反卷積層Batch normalization47-48
• 4.4.4 模型融合48-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第5章 基于CNN的圖像語(yǔ)義分割應(yīng)用50-60
• 5.1 圖像分割的應(yīng)用50-51
• 5.1.1 醫(yī)學(xué)影像50-51
• 5.1.2 穿衣搭配51
• 5.2 基于CNN的圖像語(yǔ)義分割在醫(yī)學(xué)圖像分析中的應(yīng)用51-56
• 5.2.1 概述51-52
• 5.2.2 比賽描述52-53
• 5.2.3 心臟輪廓識(shí)別的具體應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)53-55
• 5.2.4 結(jié)果展示和說明55-56
• 5.3 基于CNN的圖像語(yǔ)義分割在穿衣搭配中的應(yīng)用56-59
• 5.3.1 概述56-57
• 5.3.2 人體衣物圖像分割的具體實(shí)現(xiàn)57-58
• 5.3.3 結(jié)果展示和分析58-59
• 5.4 本章小結(jié)59-60
• 第6章 對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果60-67
• 6.1 實(shí)驗(yàn)配置60-62
• 6.1.1 運(yùn)行環(huán)境60
• 6.1.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)描述60-62
• 6.1.3 實(shí)驗(yàn)對(duì)比算法62
• 6.1.4 評(píng)判指標(biāo)62
• 6.2 實(shí)驗(yàn)過程和步驟62-64
• 6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析64-66
• 6.4 本章小結(jié)66-67
• 第7章 總結(jié)和展望67-70
• 7.1 本文工作總結(jié)67-68
• 7.2 未來研究工作68
• 7.3 本章小結(jié)68-70
• 參考文獻(xiàn)70-76
• 攻讀碩士學(xué)位期間主要的研究成果76-77
• 致謝77

【相似文獻(xiàn)】

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6 羅世操;基于深度學(xué)習(xí)的圖像語(yǔ)義提取與圖像檢索技術(shù)研究[D];東華大學(xué);2016年

7 陳鴻翔;基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像語(yǔ)義分割[D];浙江大學(xué);2016年

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9 鄧姜平;基于場(chǎng)景分類的圖像語(yǔ)義自動(dòng)標(biāo)注及檢索的研究[D];湖南大學(xué);2015年

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