典型文献
用于场景分割的改进DeepLabV3+算法
文献摘要：
为了提升室外场景下语义分割的精度,提出一种改进的DeepLabV3+神经网络分割算法.其主干部分采用分组的ResNest网络,使各类目标训练权重占比不同,以密集连接的方式改进空洞空间卷积金字塔池化(ASPP)模块,在不牺牲特征空间分辨率的同时扩大感受野,并且提升特征复用效率.解码端融合编码端提取的3种不同尺度的低层语义特征,以恢复在降采样过程中丢失的空间信息.实验结果表明,在CityScape数据集的检测中,该算法不仅提高了目标的分割准确率,而且对全场景理解和细节处理能力均有明显提升.
文献关键词：
图像处理;图像分割;语义分割;DeepLabV3+;ResNest;密集连接ASPP
中图分类号：
作者姓名：
桑永龙;韩军
作者机构：
上海大学通信与信息工程学院,上海 200000;上海先进通信与数据科学研究院,上海 200000
文献出处：
引用格式：
[1]桑永龙;韩军-.用于场景分割的改进DeepLabV3+算法)[J].电光与控制,2022(03):47-52
A类：
ResNest,CityScape
B类：
场景分割,DeepLabV3+,外场,语义分割,分割算法,类目,密集连接,空间卷积,积金,金字塔池化,ASPP,特征空间,空间分辨率,感受野,复用,解码,合编,不同尺度,低层,语义特征,降采样,空间信息,全场景,场景理解,细节处理,处理能力,图像分割
AB值：
0.444542
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