典型文献
基于U-Net的复杂环境军事人员图像分割方法
文献摘要：
针对当前多种复杂环境中军事人员图像分割的精度和效率问题,提出一种基于改进的密集空洞卷积模块和串行注意力模块的编-解码网络.首先,在U型编-解码网络中引入密集空洞卷积模块并对其进行改进,提高网络分割多尺度目标的能力并降低参数量;其次,在U型编-解码网络中引入串行注意力模块,使神经网络更加聚焦于图像中更重要的特征上;最后,对U型编-解码网络的编码结构中每次下采样后的卷积进行改进,减少网络参数量.在多环境迷彩图像分割数据集上的实验结果表明,提出的网络模型的平均交并比分别比U-Net、SegNet、FCN-8s高2.27个百分点、4.93个百分点、10.46个百分点,有效降低了参数量,改善了网络对多种复杂环境中军事人员的分割效果.
文献关键词：
图像处理;军事人员分割;特征融合;注意力机制;复杂环境
中图分类号：
作者姓名：
陶志文;牛福
作者机构：
军事科学院系统工程研究院后勤科学与技术研究所,北京100071
文献出处：
引用格式：
[1]陶志文;牛福-.基于U-Net的复杂环境军事人员图像分割方法)[J].激光与光电子学进展,2022(08):90-98
A类：
军事人员分割
B类：
复杂环境,分割方法,中军,效率问题,密集空洞卷积模块,串行,注意力模块,解码,多尺度目标,参数量,编码结构,下采样,网络参数,多环境,迷彩,彩图,图像分割数据集,平均交并比,SegNet,FCN,8s,百分点,分割效果,特征融合,注意力机制
AB值：
0.320978
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