融合深度图像的卷积神经网络语义分割方法

• 作者: 王孙平 陈世峰
• 来源期刊: 集成技术
• 学科: 工学
• 关键词: 语义分割 深度学习 深度图像
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 电子信息
• 页码范围: 58-66
• 页数: 9页
• 分类号: TG156
• 字数: 5682字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-3135.2018.05.007

摘要

该文提出了一种基于深度学习框架的图像语义分割方法,通过使用由相对深度点对标注训练的网络模型,实现了基于彩色图像的深度图像预测,并将其与原彩色图像共同输入到包含带孔卷积的全卷积神经网络中.考虑到彩色图像与深度图像作为物体不同的属性表征,在特征图上用合并连接操作而非传统的相加操作对其进行融合,为后续卷积层提供特征图输入时保持了两种表征的差异.在两个数据集上的实验结果表明,该法可以有效提升语义分割的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈世峰	中国科学院深圳先进技术研究院	3	2	1.0	1.0
2	王孙平	中国科学院深圳先进技术研究院	1	0	0.0	0.0