一种融合多级特征信息的图像语义分割方法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 1次 | 上传用户：wei616

【摘要】

：

卷积神经网络因为其强大的学习能力,已经在语义分割任务中取得了显著的效果,但是如何有效地利用网络在浅层次的视觉特征和深层次的语义特征一直是研究的热点,以此为出发点,提出了一种融合多级特征信息的图像语义分割方法。通过空洞卷积提取各层级的特征,并不断迭代深层特征来丰富低级视觉信息,最后与高级语义特征合并融合,得到精细的语义分割结果。实验在PASCAL VOC 2012数据集上与主流的五种方法进行了比较,

【作者】

：

冯兴杰孙少杰

【机构】

：

中国民航大学计算机科学与技术学院,中国民航大学信息网络中心

【出处】

：

计算机应用研究

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

图像语义分割卷积神经网络空洞卷积空间金字塔池化多尺度特征 semantic segmentationconvolutional neural netwo

【基金项目】

：

国家自然科学青年基金资助项目(61301245,61201414)

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