基于彩色-深度图像和深度学习的场景语义分割网络

• 作者: 代具亭 刘鹏 汤心溢 邵保泰
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: RGB-D 卷积神经网络 语义分割 特征融合 空间金字塔
• 年，卷（期）: 2018,（20）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 286-291
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4242字
• 语种: 中文

摘要

近年来,深度卷积神经网络应用于图像语义分割领域并取得了巨大成功.提出了一个基于RGB-D(彩色-深度)图像的场景语义分割网络;该网络通过融合多级RGB网络特征图和深度图网络特征图,有效提高了卷积神经网络语义分割的准确率.同时,利用带孔的卷积核设计了具有捷径恒等连接的空间金字塔结构来提取高层次特征的多尺度信息.在SUN RGB-D数据集上的测试结果显示,与其他state-of-the-art的语义分割网络结构相比,所提出的场景语义分割网络性能突出.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汤心溢	中国科学院上海技术物理研究所	77	751	14.0	22.0
5	刘鹏	中国科学院上海技术物理研究所	144	1144	19.0	27.0
9	代具亭	中国科学院上海技术物理研究所	5	55	5.0	5.0