基于DeepLabV3+与超像素优化的语义分割

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	基于DeepLabV3+与超像素优化的语义分割
	任凤雷; 何昕; 魏仲慧; 吕游; 李沐雨
刊名	光学精密工程
	2019
卷号	27 期号:12 页码:2722-2729
关键词	深度学习 DeepLabV3+ 超像素语义分割
英文摘要	针对基于深度学习的DeepLabV3+语义分割算法在编码特征提取阶段大量细节信息被丢失,导致其在物体边缘部分分割效果不佳的问题,本文提出了基于DeepLabV3+与超像素优化的语义分割算法。首先,使用DeepLabV3+模型提取图像语义特征并得到粗糙的语义分割结果;然后,使用SLIC超像素分割算法将输入图像分割成超像素图像;最后,融合高层抽象的语义特征和超像素的细节信息,得到边缘优化的语义分割结果。在PASCAL VOC 2O12数据集上的实验表明,相比较DeepLabV3+语义分割算法,本文算法在物体边缘等细节部分有着更好的语义分割性能,其mIoU值达到83.8%,性能得到显著提高并达到了目前领先的水平。
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/63515]
专题	长春光学精密机械与物理研究所_中科院长春光机所知识产出
推荐引用方式 GB/T 7714	任凤雷,何昕,魏仲慧,等. 基于DeepLabV3+与超像素优化的语义分割[J]. 光学精密工程,2019,27(12):2722-2729.
APA	任凤雷,何昕,魏仲慧,吕游,&李沐雨.(2019).基于DeepLabV3+与超像素优化的语义分割.光学精密工程,27(12),2722-2729.
MLA	任凤雷,et al."基于DeepLabV3+与超像素优化的语义分割".光学精密工程 27.12(2019):2722-2729.