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基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像語義分割
關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí) 圖像語義分割 卷積網(wǎng)絡(luò) 監(jiān)督信息
摘要：圖像語義分割是將圖像中具有語義信息的區(qū)域劃分出來并賦予相應(yīng)的語義標(biāo)簽,它在自動(dòng)駕駛、醫(yī)療圖像識(shí)別中有重要的應(yīng)用價(jià)值。近年來,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠提取高層的圖像特征,并通過深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練參數(shù)進(jìn)行分類和識(shí)別,因此構(gòu)建全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN)模型,通過多次卷積和池化,提取圖像中顯著的細(xì)節(jié)信息,同時(shí)忽略背景信息,通過處理有效的監(jiān)督信息來精準(zhǔn)地提取圖像的語義信息,對圖像進(jìn)行精準(zhǔn)的語義分割。實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
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