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1.
《西北师范大学学报(自然科学版)》2020,(1)
针对多尺度下的目标分割问题,提出了一种多尺度特征融合的图像语义分割方法.该方法改进了空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,采用6种不同采样率空洞卷积并行架构增强了对输入图像信息的提取,该模块可以获取多尺度的卷积特征,从而进一步增强图像分割能力.通过在PASCAL VOC 2012数据集上进行训练和验证,达到了82.0%的平均像素准确率和71.9%的平均交并比.实验结果表明:通过改进空间维度上的ASPP模块,该方法可以达到良好的图像语义分割效果. 相似文献
2.
林璐颖 《长春工程学院学报(自然科学版)》2023,(3):112-116
提出了一种基于变换器的多视角医学图像融合分割框架,通过采用一种发散融合的注意力模型来建模跨视图信息,充分挖掘语义之间的相互依赖,解决了不同视图之间的数据不对齐以及难以捕捉长距离相关性等关键问题。同时使用多尺度注意力机制来提取多尺度的全局特征。在Cardiac MRI数据集上分别评估了多疾病、多视角和多中心的右心室分割任务,验证了该方法具有更优的分割性能。 相似文献
3.
电子换向器的表面缺陷形状各异、缺陷与背景差异较小,同时还存在表面杂质干扰缺陷分割结果等问题,导致电子换向器缺陷难以精细分割。本文提出一种基于多尺度融合和残差分离卷积的改进U-Net缺陷分割方法。将不同尺度的图像输入编码模块便于网络模型提取多尺度下缺陷特征信息,并构建残差分离卷积模块,在增大感受野的同时保留细节特征。将多尺度的输出图像放大到相同尺度并融合作为最终输出,实现特征信息语义和位置的信息互补,从而提高网络的分割精度。在公开的KolektorSDD数据集上的实验结果表明,该方法的相似性系数和精确率分别达到97.3%与97.8%,缺陷分割效果相比于SegNet、FCN-8S等经典分割网络更加优秀,能够更加准确地识别细小缺陷。 相似文献
4.
针对现有去雾算法缺乏对雾霾图像不同区域噪音浓度的关注以及远近景特征的区分问题,本文提出了一种新的生成对抗网络模型.模型中通过两个UNet3+网络实现全尺度的跳跃连接和深度监督,使用多尺度融合的方法结合不同尺度特征图中的高低级语义;而深度监督的加入可以更好地学习图像中的远近层次表示.同时在生成器结构中加入融合改进自注意力机制的多尺度金字塔特征融合模块,以便更好地保留特征图的多尺度结构信息,并且提高了对不同雾霾浓度区域的关注度.实验结果显示,在NTIRE 2020、NTIRE 2021、O-Haze数据集和Dense-Haze数据集上, 本文所提出的算法网络相比BPPNET等其他先进算法可以得到更好的视觉效果,在Dense-Haze数据集上,峰值信噪比和结构相似性指数分别达到24.82和0.769. 相似文献
5.
语义分割的目标是对图像进行像素级分类并分割为表示不同语义的区域,以便实现对更复杂场景的分析及理解。考虑到更大的卷积核对目标的定位及分割都有促进作用,故提出的网络里使用了一种基于上下文情景结构层(contextual structure)的卷积神经网络,既增大了感受野的范围,同时解决了增大传统卷积核带来大量参数的问题。自然图像中的目标往往具有不同的尺度和纵横比,提取丰富的细节信息和上下文信息对于像素级的预测至关重要。提出的网络同时实现了多尺度特征的提取,从规模较小区域到规模较大区域,再到完整目标,可以有效提取局部信息和全局信息,达到分割多尺度目标的效果。实验中使用PASCAL VOC 2012数据集对提出的方法进行评测,在综合考虑算法复杂度以及运行时间效率的基础上,提出算法取得了更好的实验结果。 相似文献
6.
王雪 《吉林大学学报(理学版)》2021,59(1):123-127
针对皮肤病变区域尺度不同和形状不规则,传统U-Net网络方法缺乏从不同尺度分析目标的鲁棒性,并在提取图像高层语义特征时丢失部分空间上下文信息而影响后续分割精度等问题,提出一种基于U-Net多尺度和多维度特征融合的医学图像分割方法.首先,用空洞卷积融合不同尺度的空间上下文信息;其次,用通道上下文信息融合模块提取特征图各通... 相似文献
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9.
障碍物检测是无人驾驶车辆环境感知重要的组成部分,语义分割技术能够对障碍物进行像素级检测。为满足无人车系统的实时性要求和对障碍物检测精度要求,提出了一种轻量级语义分割模型。该模型构建了特征提取块,通过跳跃层结构将底层级特征与高层级特征相融合,用于提取更加细化的图像特征信息。运用深度可分离卷积代替标准卷积操作,减少了模型参数量和计算量。利用不同膨胀率的膨胀卷积以获取多尺度目标信息,在上采样时融合不同尺度的特征信息,使得语义信息更加丰富。试验结果表明:提出的轻量级语义分割模型在Cityscapes数据集和ApolloScape数据集上取得了较好的障碍物检测结果,同时也满足无人车的实时性要求。 相似文献
10.
针对点云分割网络无法在复杂的室内场景中实现高精度分割的问题,本文设计了一种基于深度学习的语义实例联合分割网络,同时完成三维点云数据的语义分割和实例分割任务,主要包含多任务学习主干网络、特征融合模块和语义实例特征联合模块等。特征融合模块通过跳跃连接融合多个网络层,分别融合2个任务各自不同级别的特征,加强网络对数据中包含的信息的整合,并选取大型室内场景数据集S3DIS和部件分割数据集ShapeNet进行对比实验。实验结果显示,网络在数据集S3DIS的语义分割的总体准确率为86.5%,在数据集ShapeNet的语义分割类别交并比为83.1%,在数据集S3DIS的实例分割的平均精度为60.8%。语义实例特征联合模块通过多任务级的特征联合增加语义和实例的判别特征,提高了点云的语义分割和实例分割的准确率。 相似文献