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| 基于多尺度特征提取的图像语义分割 | |
| 作者单位： | ;1.中南民族大学计算机科学学院 |
| 摘 要： | 指出了基于深度学习的图像语义分割中,如何充分利用图像上下文信息以达到更好的分割效果,是当前图像语义分割研究的关键问题.为解决这一问题,提出了一种基于多尺度特征提取的图像语义分割方法,通过构建深层卷积神经网络,并利用不同尺度图像作为网络的输入来提取不同尺度图像的特征,最后经过特征融合得到了分割图.在公开数据集Stanford background dataset 8类数据集上进行训练和验证,实验结果达到了84.33%的准确率.实验表明:通过提取和融合多尺度特征,可以达到更好的图像语义分割效果. |
| 关 键 词： | 图像语义分割 多尺度特征 深度学习 卷积网络 |
Multi-scale Feature Extract For Image Sematic Segmentation |
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| Keywords: | |