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基于语义分割-对抗的图像语义分割模型 预览
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作者 王鑫 于重重 +1 位作者 马先钦 陈秀新 《计算机仿真》 北大核心 2019年第2期191-195,共5页
图像语义分割对场景理解等具有重要的作用,是当前计算机视觉领域研究的一个热点问题。针对当前图像语义分割方法存在的精度低等问题,提出语义分割-对抗模型(Semantic Segmentation Generative Adversarial Networks, SSGAN)。模型采用De... 图像语义分割对场景理解等具有重要的作用,是当前计算机视觉领域研究的一个热点问题。针对当前图像语义分割方法存在的精度低等问题,提出语义分割-对抗模型(Semantic Segmentation Generative Adversarial Networks, SSGAN)。模型采用Deeplab-VGG16作为生成模型,通过对输入真实样本的学习,生成语义分割图;采用金字塔池(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)作为判别模型,对人工标记图与生成分割图进行高阶规律统计。在数据集POSCALVOC2012上实验得到mIOU为0.823,较Adversarial提高0.24。SSGAN模型通过将对抗模型与传统语义分割模型相结合,既保持传统语义分割模型端到端的训练方式,又具有对抗网络自主学习能力,避免人工设计对应的高阶损失项产生的不匹配。最后通过剪枝与权值量化共享将模型压缩为原来的0.045。实验证明本文所提方法具有可行性。 展开更多
关键词 图像语义分割 语义分割-对抗模型 端到端训练 自主学习
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