基于高层特征融合的图像语义分割

• 作者: 胡步发 钟海军
• 来源期刊: 机械制造与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 图像语义分割 融合 高层特征 户外场景
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 电气与自动化
• 页码范围: 178-181
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3019字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19344/j.cnki.issn1671-5276.2019.03.046

摘要

在深度学习下的图像语义分割中,为了探究高层特征对于户外场景语义分割性能的影响,在对高层特征进行分析的基础上,提出了融合高层特征的图像语义分割方法.在目前主流深度学习框架Caffe下搭建的分割模型,并采用斯坦福8类户外场景数据集对模型进行了训练和测试.测试结果验证了该方法的有效性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡步发	福州大学机械工程及自动化学院	28	190	8.0	12.0
2	钟海军	福州大学机械工程及自动化学院	1	4	1.0	1.0