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DODNet:一种扩张卷积优化的图像语义分割模型
DODNet:一种扩张卷积优化的图像语义分割模型
作者:
李晓敏
祖朋达
许薇
陈更生
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
扩张卷积
混洗块
多混洗块扩张卷积
图像分割
摘要:
本文在DeepLab-V2模型的基础上提出了一种扩张卷积优化的图像语义分割模型:DODNet.在DODNet中,本文采用多混洗块扩张卷积(MSDC)替换ResNet-101中的扩张卷积,通过通道混合(ChannelShuffle)为每个特征点添加相邻特征点的部分通道(channel)信息,缓解了连续级联扩张卷积带来的网格化效应;同时,本文采用Vortex-Conv模块替换掉空洞空间金字塔池化(ASPP),以增加扩张卷积对感受野信息的利用,通过像素点周围局部信息的有效融合,获取了更精确的分割结果.本文在PASCAL VOC12数据集上对算法模型进行了训练和验证.实验结果表明,DODNet模型相比DeepLab-V2模型获得了4:23%的分割精度提升,同时模型参数量减少了11.2M,计算量降低了12.2B.并且与DeepLab-V3相比,DODNet模型也获得了0.32%的分割精度提升,以及7.1M的参数量和7.7B计算量的下降.
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内容分析
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文献信息
篇名
DODNet:一种扩张卷积优化的图像语义分割模型
来源期刊
复旦学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
扩张卷积
混洗块
多混洗块扩张卷积
图像分割
年,卷(期)
2020,(5)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
585-598,607
页数
15页
分类号
TP181
字数
语种
中文
DOI
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作者信息
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姓名
单位
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G指数
1
陈更生
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许薇
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混洗块
多混洗块扩张卷积
图像分割
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
复旦学报(自然科学版)
主办单位:
复旦大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
0427-7104
CN:
31-1330/N
开本:
16开
出版地:
上海市邯郸路220号
邮发代号:
4-193
创刊时间:
1955
语种:
chi
出版文献量(篇)
2978
总下载数(次)
5
总被引数(次)
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