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多尺度特征融合的图像语义分割

作者:马冬梅; 杨彩锋; 李鹏辉语义分割空洞空间金字塔池化空洞卷积

摘要:针对多尺度下的目标分割问题,提出了一种多尺度特征融合的图像语义分割方法.该方法改进了空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,采用6种不同采样率空洞卷积并行架构增强了对输入图像信息的提取,该模块可以获取多尺度的卷积特征,从而进一步增强图像分割能力.通过在PASCAL VOC 2012数据集上进行训练和验证,达到了82.0%的平均像素准确率和71.9%的平均交并比.实验结果表明:通过改进空间维度上的ASPP模块,该方法可以达到良好的图像语义分割效果.

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西北师范大学学报·自然科学版

《西北师范大学学报·自然科学版》(CN:62-1087/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,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。 《西北师范大学学报·自然科学版》常设栏目为:数学、物理学、计算机与信息科学、化学、生命科学、地理科学,主要刊登全国高校、科研院所在上述领域的基础研究、应用研究和开发研究的原创性成果论文。先后多次被评为优秀学术期刊。

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