融合深度图像的卷积神经网络语义分割方法

	融合深度图像的卷积神经网络语义分割方法
	王孙平; 陈世峰
刊名	集成技术
	2018
文献子类	期刊论文
英文摘要	该文提出了一种基于深度学习框架的图像语义分割方法,通过使用由相对深度点对标注训练的网络模型,实现了基于彩色图像的深度图像预测,并将其与原彩色图像共同输入到包含带孔卷积的全卷积神经网络中。考虑到彩色图像与深度图像作为物体不同的属性表征,在特征图上用合并连接操作而非传统的相加操作对其进行融合,为后续卷积层提供特征图输入时保持了两种表征的差异。在两个数据集上的实验结果表明,该法可以有效提升语义分割的性能
URL标识	查看原文
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.siat.ac.cn:8080/handle/172644/13474]
专题	深圳先进技术研究院_集成所
推荐引用方式 GB/T 7714	王孙平,陈世峰. 融合深度图像的卷积神经网络语义分割方法[J]. 集成技术,2018.
APA	王孙平,&陈世峰.(2018).融合深度图像的卷积神经网络语义分割方法.集成技术.
MLA	王孙平,et al."融合深度图像的卷积神经网络语义分割方法".集成技术 (2018).