作者：曹靖康; 段江永; 孟娟图像分割全卷积神经网络多尺度特征融合植物
摘要：空间植物培养实验作为空间科学的一项重要研究，通常会获得大量的植物序列图像，传统的处理方法多采用人工观察，以供后续的进一步分析。本文提出一种基于多尺度深度特征融合的空间植物分割算法。该方法应用全卷积深度神经网络来提取多尺度特征，并分层次地融合由深层到浅层的特征，以达到对植物进行像素级的识别。分层次的特征融合了语义信息、中间层信息和几何特征，提高了分割的准确性。实验表明该方法在分割准确性方面表现良好，能够自动提取空间植物实验中的有效信息。
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