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全局特征提取的全卷积网络图像语义分割算法

作者:李瀚超; 蔡毅; 王岭雪全卷积神经网络热图像红外图像带孔卷积全局特征语义分割

摘要:以全卷积神经网络为基础设计图像语义分割算法框架,设计全局特征提取模块提升高维语义特征的提取能力,引入带孔卷积算子保留图像细节并提升分割结果的分辨率。通过搭建端到端的图像语义分割算法框架进行训练,在可见光数据集上对算法框架进行性能评估,结果表明,本文方法在可见光图像上取得良好的语义分割性能和精度。本文还在不借助红外数据标注训练的情况下对红外图像进行分割,结果证明本文方法在典型红外目标如行人、车辆的分割中也有较好的表现。

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红外技术

《红外技术》(CN:53-1053/TN)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《红外技术》的军事应用,红外和热成像观瞄、识别、跟踪、制导,红外警戒与微光夜视技术,红外对抗与反对抗技术是本刊宣传报道的重点。

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