基于卷积神经网络的语义分割算法研究
Research on semantic segmentation algorithm based on convolutional neural network
1. 湖北工业大学 电气与电子工程学院, 武汉 430068
2. 美国南卡罗来纳大学 计算机科学与工程系, 南卡 哥伦比亚 29201
摘要
针对语义分割中残差网络并不能完好地提取图像信息和分割效果差的问题，提出一种联合特征金字塔模型（JFP）用来融合残差网络的输出特征，并结合暗黑空间金字塔池化模型（ASPP）进一步提取特征。在解码部分应用简单的解码结构，恢复图像尺寸完成语义分割；同时引入注意力模型作为辅助语义分割网络，辅助神经网络进行训练。该方法分别在Pascal VOC 2012数据集和增强的Pascal VOC 2012数据集上对网络进行训练，并在Pascal VOC 2012的验证集上进行测试，其平均交并集之比（mIoU）分别达到了78.55%和80.14%，表明该方法具有良好的语义分割性能。
基金项目
国家留学基金资助项目(201808420418)
国家自然科学基金资助项目(61571182,61601177)
湖北省自然科学基金资助项目(2019CFB530)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.12.0705
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第4期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 1261-1264
文章编号: 1001-3695(2021)04-058-1261-04
发布历史
[2021-04-05] 印刷出版
引用本文
熊炜, 童磊, 金靖熠, 等. 基于卷积神经网络的语义分割算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (4): 1261-1264. (Xiong Wei, Tong Lei, Jin Jingyi, et al. Research on semantic segmentation algorithm based on convolutional neural network [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (4): 1261-1264. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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