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基于双阶段网络的交互式分割算法模型SeribNer

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:3.59 MB | 2021-03-11

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　　针对已有多数交互式分割方法交互方式单一、预测结果精度较低的问题，构建一种基于双阶段网络的目标分割模型 Scribner，以实现更完整和精细的交互式目标分割。采用灵活涂画的交互方式，通过编码形成交互指导信息。设计骨架随机性仿真算法，实现大数据下的模拟交互操作。在传统分割模型中引入预测优化模块，形成双阶段网络结构，以充分利用交互指导信息。在COCO和 PASCAL数据集上的实验结果表明，与 DEXTR Grabcut等方法相比， Scribner模型的分割精度较高。

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