【摘 要】
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本文结合基于全卷积神经网络的语义分割与基于水平集的图像分割方法,使用DeepLab V2与Distance Regularized Level Set Evolution(DRLSE)模型对一般彩色图像进行分割.通过在DRLSE模型中加入一个新形状能量项,该方法提高了零水平集的演化速度.数值模拟结果验证了方法的有效性.
【机 构】
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四川大学数学学院,四川大学华西第二医院,出生缺陷与相关妇儿疾病教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0830300),科技部重点研发计划(“十三五”)(2020YFC2005603),四川省科技厅重点研发项目(2020YFS0206),国家自然科学基金(11971020)。
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本文结合基于全卷积神经网络的语义分割与基于水平集的图像分割方法,使用DeepLab V2与Distance Regularized Level Set Evolution(DRLSE)模型对一般彩色图像进行分割.通过在DRLSE模型中加入一个新形状能量项,该方法提高了零水平集的演化速度.数值模拟结果验证了方法的有效性.
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