全卷积神经网络在道路场景语义分割中的应用研究

苗晨; 李艳梅; 陶卫国; 罗建; 龙彦霖; 付婧

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在使用全卷积神经网络处理图像时,网络中的池化层会造成特征信息的丢失,从而导致图像分割结果不理想.为保留更多的特征信息,提出一种没有池化层,只有卷积层的语义分割网络,在保留特征空间降维功能的前提下降低了图像处理过程中特征信息的损失,加深网络深度,同时在反卷积过程中使用跳跃结构融合不同层次的特征信息,提高语义分割结果的精确度.实验结果表明,提出的语义分割网络与全卷积神经网络相比,其结果在MIoU和像素精度方面均有提升.

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来源
《太原师范学院学报：自然科学版》 |2020年第2期|58-63|共6页
作者
苗晨; 李艳梅; 陶卫国; 罗建; 龙彦霖; 付婧;
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作者单位

西华师范大学;

四川南充637009;

四川德尔博睿科技股份有限公司;

四川南充637000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
深度学习; 语义分割; 全卷积神经网络; 反卷积; 跳跃结构;

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