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结合目标检测的小目标语义分割算法
结合目标检测的小目标语义分割算法
作者:
杨明
胡太
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
图像语义分割
小目标分割
卷积神经网络
目标检测
摘要:
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)可以提供比传统分类算法更强大的分类器并且能够自学习得到深层特征,有效地提高了图像语义分割的准确性.然而,基于CNN的语义分割算法依然存在一些挑战,例如在复杂场景中现有较优的方法较难分割小目标.为了解决复杂场景下小目标分割的难题,提出一种结合目标检测的小目标语义分割算法.与现有较优方法不同的是,该方法没有直接利用单个神经网络模型同时分割单幅图像中的小尺寸和较大尺寸目标,而是将小目标分割任务从完整图像的分割任务中分离.算法首先训练一个目标检测模型以获取小目标图像块,然后设计一个小目标分割网络得到图像块的分割结果,最终根据该结果修正整体图像的分割图.该算法提升了语义分割数据集的总体性能,同时能够有效地解决小目标分割的难题.
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文献信息
篇名
结合目标检测的小目标语义分割算法
来源期刊
南京大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
图像语义分割
小目标分割
卷积神经网络
目标检测
年,卷(期)
2019,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
73-84
页数
12页
分类号
TP391
字数
10703字
语种
中文
DOI
10.13232/j.cnkij.nju.2019.01.007
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
杨明
南京师范大学计算机科学与技术学院
58
1074
15.0
32.0
2
胡太
南京师范大学计算机科学与技术学院
4
15
1.0
3.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
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引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
图像语义分割
小目标分割
卷积神经网络
目标检测
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
南京大学学报(自然科学版)
主办单位:
南京大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
0469-5097
CN:
32-1169/N
开本:
出版地:
江苏省南京市南京大学
邮发代号:
创刊时间:
语种:
chi
出版文献量(篇)
2526
总下载数(次)
6
总被引数(次)
23071
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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