【摘 要】
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在图像语义分割中使用卷积网络进行特征提取时,由于最大池化和下采样操作的重复组合引起了特征分辨率降低,从而导致上下文信息丢失,使得分割结果失去对目标位置的敏感性。虽
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,常熟理工学院计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61272005,61702055);江苏省自然科学基金项目(BK20151254,BK20151260);江苏省六大高峰人才项目(DZXX-027);教育部科技发展中心“云数融合科教创新”基金(2017B03112)
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在图像语义分割中使用卷积网络进行特征提取时,由于最大池化和下采样操作的重复组合引起了特征分辨率降低,从而导致上下文信息丢失,使得分割结果失去对目标位置的敏感性。虽然基于编码器-解码器架构的网络通过跳跃连接在恢复分辨率的过程中逐渐细化了输出精度,但其将相邻特征简单求和的操作忽略了特征之间的差异性,容易导致目标局部误识别等问题。为此,文中提出了基于深度特征融合的图像语义分割方法。该方法采用多组全卷积VGG16模型并联组合的网络结构,结合空洞卷积并行高效地处理金字塔中的多尺度图像,提取了多个层级的上下文特征,并
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