特征概率图约束全卷积网络的目标分割

• 作者: 宋健武 王美清 陈飞
• 来源期刊: 福州大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 卷积神经网络 损失函数 像素分类
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 327-332
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4545字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7631/issn.1000-2243.18246

摘要

针对全卷积神经网络在图像分割上易出现一些孤立的错分像素点或像素块现象,提出一种新的全卷积神经网络结构模型,并定义特征概率图约束损失函数作为本研究模型的优化目标.该损失函数衡量了图像中的像素点属于前景和背景概率的差距.同时,该模型使用新定义的损失函数与常用的交叉熵损失函数的加权组合联合训练网络模型.在肺数据集和手势数据集的实验结果表明,该网络模型可以减少部分错分的孤立像素点和孤立像素块的出现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王美清	福州大学数学与计算机科学学院	55	204	7.0	10.0
2	陈飞	福州大学数学与计算机科学学院	23	158	5.0	12.0
3	宋健武	福州大学数学与计算机科学学院	1	0	0.0	0.0