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基于深度学习的多尺幅深度网络监督模型
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2017-11-28
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针对场景标注中如何产生良好的内部视觉信息表达和有效利用上下文语义信息两个至关重要的问题，提出一种基于深度学习的多尺度深度网络监督模型。与传统多尺度方法不同，模型主要由两个深度卷积网络组成：首先网络考虑全局信息，提取大尺度图像低层特征；其次网络利用图像局部信息，结合低层特征获取一组稠密的、完备的图像特征，有效地捕获图像像素的纹理特征、颜色特征和上下文信息。对比许多经典方法，该算法不依赖图像分割技术和人工制作特征，在Stanford Background Dataset取得了很好的效果。
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