典型文献
基于暗块提取的无监督语义分割算法
文献摘要：
提出一种针对单张图片进行处理的无监督语义分割算法,可以自适应得到每幅图像的类别数,并输出语义分割结果.首先,分别采用Felzenszwalb算法和SLIC算法(simple linear interative cluster)对图像进行预分割,获得图像的两种预超像素表示,对两种预超像素表示进行融合获得图像的最终超像素表示;其次,根据图像最终的超像素表示,使用暗块提取算法得到分类类别数以及可靠性强的类别标签;再次,使用得到的类别数以及类别标签来对由栈式编码器和softmax分类器组成的分类系统进行训练,再使用训练好的分类系统对整幅图像进行预测得到每个像素的标签;最后,对超像素块内的像素标签进行投票,选取标签数量最多的标签为这个超像素块内所有像素的标签.实验结果表明,与当前的一些分割算法相比,本算法能获得更好的语义分割效果.
文献关键词：
无监督;自适应;超像素;暗块提取算法;栈式编码器
中图分类号：
作者姓名：
谢慧明;常博学;黄仕峰;覃阳
作者机构：
桂林航天工业学院 工程综合训练中心,广西 桂林 541004;桂林航天工业学院 机电工程学院,广西 桂林 541004;桂林电子科技大学 人工智能学院,广西 桂林 541004
文献出处：
引用格式：
[1]谢慧明;常博学;黄仕峰;覃阳-.基于暗块提取的无监督语义分割算法)[J].桂林航天工业学院学报,2022(04):447-454
A类：
Felzenszwalb,interative,暗块提取算法,栈式编码器
B类：
无监督,语义分割,分割算法,单张,应得,每幅,别数,SLIC,simple,linear,cluster,预分,超像素,用得,softmax,分类器,分类系统,练好,整幅,像素块,投票,标签数,签为,分割效果
AB值：
0.291514
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