一种基于多尺度角点检测的语义分割网络

• 作者: 罗晖 芦春雨 郑翔文
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 语义分割 多尺度 角点检测 联合池化 组归一化
• 年，卷（期）: 2019,（11X）
• 页码范围: 206-210
• 页数: 5页
• 分类号: TP391

摘要

为了实现更精确的语义分割,提出了一种目标全局解析网络(object global parsing network,OGPNet)。首先,基于卷积特征金字塔构造了一个多尺度角点检测器,检测不同尺度特征图上目标的关键点信息;其次,提出了一种多尺度联合池算法将获得的多尺度角点进行融合;最后,将组归一化(Grounp Normalization,GN)方法引入到该分割网络训练中以提升网络训练和收敛速度。OGPNet在Pascal VOC 2012数据集和Cityscapes数据集的分割结果的mIoU评价分别达到了78.5%和67.6%。且实验证明,相对于现有的一些语义分割网络,由OGPNet分割出的目标具有更完整的轮廓,且分割结果的视觉质量更好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗晖	华东交通大学信息工程学院	44	68	5.0	6.0
2	芦春雨	华东交通大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0
3	郑翔文	华东交通大学信息工程学院	2	0	0.0	0.0