DODNet:一种扩张卷积优化的图像语义分割模型

来源 :复旦学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：lxlgqm

【摘要】

：

本文在DeepLab-V2模型的基础上提出了一种扩张卷积优化的图像语义分割模型:DODNet.在DODNet中,本文采用多混洗块扩张卷积(MSDC)替换ResNet-101中的扩张卷积,通过通道混合(ChannelShuffle)为每个特征点添加相邻特征点的部分通道(channel)信息,缓解了连续级联扩张卷积带来的网格化效应;同时,本文采用Vortex-Conv模块替换掉空洞空间金字塔池化(AS

【作者】

：

祖朋达李晓敏陈更生许薇

【机构】

：

复旦大学专用集成电路与系统国家重点实验室

【出处】

：

复旦学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2020年05期

【关键词】

：

扩张卷积混洗块多混洗块扩张卷积图像分割 Dilated convolutionShuffle-blockMSDCSegmentation

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