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基于改进双重深度Q网络主动学习语义分割模型

Active learning semantic segmentation model based on improved double deep Q network
李林
刘政
南海
张泽崴
魏晔
重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 400054

摘要

针对在图像语义分割任务中获取像素标签困难和分割数据集类别不平衡的问题,提出了一种基于改进双重深度Q网络的主动学习语义分割模型CG_D3QN。引入了一种结合决斗网络结构以及门控循环单元的混合网络结构,通过减轻Q值过估计问题和有效地利用历史状态信息,提高了策略评估的准确性和计算效率。在CamVid和Cityscapes数据集上,该模型相较于基线方法,所需的样本标注量减少了65.0%,同时对于少样本标签的类别,其平均交并比提升了约1%~3%。实验结果表明,该模型能够显著减少样本标注成本并有效地缓解了类别不平衡问题,且对于不同的分割网络也具有适用性。

基金项目

重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN202101149)
重庆市基础研究与前沿探索专项资助项目(CSTB2022NSCQ-MSX0918,CSTB2022NSCQ-MSX0493)
重庆理工大学研究生创新资助项目(gzlcx20233251)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.02.0070
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2024年第41卷 第11期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3337-3342
文章编号: 1001-3695(2024)11-019-3337-06

发布历史

[2024-05-21] 优先出版
[2024-11-05] 印刷出版

引用本文

李林, 刘政, 南海, 等. 基于改进双重深度Q网络主动学习语义分割模型 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (11): 3337-3342. (Li Lin, Liu Zheng, Nan Hai, et al. Active learning semantic segmentation model based on improved double deep Q network [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (11): 3337-3342. )

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

《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。

《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。

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