使用九点双三次卷积插值方法改进的DeepLab-v3模型

• 作者: 宋国杰 陈亚丽 陈普春 黄佳芳
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图像语义分割 DeepLab-v3 双线性插值 双三次卷积插值
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 2876-2880
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.04.0125

摘要

针对DeepLab-v3模型中双线性插值方法只能从邻近的四个抽样点提取信息,导致图像分割的精确度下降问题,提出两个改进的DeepLab-v3模型,即IDL-v3-1(improved DeepLab-v3-1 model)和IDL-v3-2(improved DeepLab-v3-2 model).两个改进的模型使用九点双三次卷积插值方法替换DeepLab-v3模型的双线性插值方法,以获得更精确的分割图像.在PASCAL VOC 2012数据集上检验发现,与DeepLab-v3模型相比,IDL-v3-1和IDL-v3-2的精确度分别提升了0.43％和0.59％,分割每张图像的耗时量分别增加了0.002 s和0.005 s.实验结果表明,改进的DeepLab-v3模型可以在与DeepLab-v3模型相近的时间成本内达到更高的图像分割精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈普春		24	92	5.0	8.0
2	陈亚丽		11	32	3.0	5.0
3	宋国杰		8	14	1.0	3.0
4	黄佳芳		1	0	0.0	0.0