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基于SEGNET模型的图像语义分割方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:1.50 MB | 2021-05-27

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　　使用原始 SEGNET模型对图像进行语义分割时，未对图像中相邻像素点间的关系进行考虑，导致同一目标中像素点类别预测结果不一致。通过在 SEGNET结构中加入一条自上而下的通道，使得 SEGNET包含的多尺度语义信息更加丰富，从而提升对每个像素点的类别预测精度，在模型中加入生成对抗网络以充分考虑空间中相邻像素点间关系。实验结果表明，该模型的语义分割效果相比原始 SEGNET模型显著提升，且可有效解决 SEGNET测试中出现的分类错误问题。

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