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摘要:
针对复杂室外环境下,传统语义分割模型无法准确描述对象轮廓的问题,提出了采用结构森林法生成边缘概率,运用分水岭算法将边缘概率转化成初始割块.为避免过分分割,利用超度量轮廓图算法选取适当阈值生成分割块以获取更准确的轮廓信息,通过随机森林训练分割块,得到语义分割结果.实验结果表明:在处理复杂的语义分割任务时,基于分割块的方法在精度、鲁棒性和速率方面均具有良好表现.
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文献信息
篇名 基于分割块的图像语义分割方法
来源期刊 传感器与微系统 学科 工学
关键词 对象轮廓 分割块 分水岭 随机森林 语义分割
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 70-72,76
页数 4页 分类号 TP391.4
字数 2227字 语种 中文
DOI 10.13873/J.1000-9787(2018)04-0070-03
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 董洪伟 江南大学物联网工程学院 49 386 11.0 18.0
2 钱军浩 江南大学物联网工程学院 53 83 6.0 7.0
3 曹攀 江南大学物联网工程学院 5 9 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
对象轮廓
分割块
分水岭
随机森林
语义分割
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
传感器与微系统
月刊
1000-9787
23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
出版文献量(篇)
9750
总下载数(次)
43
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