基于全卷积神经网络的林木图像分割

• 作者: 任洪娥 刘亚檀 黄英来
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 全卷积神经网络 跳跃连接 条件随机场 图像分割
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 219-224
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4588字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1808-0008

摘要

针对传统方法进行图像分割易受噪声影响问题,提出了一种基于全卷积神经网络的林木图像分割方法.该方法不需要对图像进行预处理,利用上池化和反卷积层恢复图像分辨率,采用跳跃连接降低网络复杂度,同时避免了梯度消失问题,使用Dropout正则化随机激活网络隐藏单元以防止过拟合,后端结合全连接的条件随机场以恢复对象边缘的细节信息,进一步优化分割结果.该模型能够在林木图像上实现良好的分割.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	任洪娥	东北林业大学信息与计算机工程学院	163	891	15.0	20.0
2	黄英来	东北林业大学信息与计算机工程学院	25	169	6.0	12.0
3	刘亚檀	东北林业大学信息与计算机工程学院	2	12	2.0	2.0