|
|||||
|
|
| 结合超像素分割的多尺度特征融合图像语义分割算法 | |
| 作者姓名： | 官申珂 林晓 郑晓妹 朱媛媛 马利庄 |
| 作者单位： | 上海师范大学信息与机电工程学院,上海 200234;上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海 200240 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(61872242) |
| 摘 要： | 深度学习的发展加快了图像语义分割的研究.目前,最有效的图像语义分割研究方法大部分都是基于全卷积神经网络(FCNN),尽管现有的语义分割方法能有效地对图像进行整体分割,但对于图像中的重叠遮挡物体不能清晰地识别出边缘信息,也不能有效地融合图像高低层的特征信息.针对以上问题,在采用FCNN来解决图像语义分割问题的基础上,利用... |
| 关 键 词： | 全卷积神经网络 多尺度特征融合 超像素分割 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《图学学报》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《图学学报》下载全文 | |