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基于编-解码模型的图像语义分割方法研究
【摘 要】
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作为计算机视觉的基本任务之一,图像语义分割的目的在于分割出图片中有意义的实体,即在判断图像中物体所属类别的基础上,进一步确定该物体的细节轮廓。由于图像语义分割具有广泛且重要的应用场景,一直以来计算机视觉的研究人员都致力于提出和改进更加高效的分割模型。目前全卷积神经网络(Fully convolution networks,FCN)极大地提升了图像语义分割精度与质量,其使用的编码器-解码器的图像分割
【出 处】
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武汉理工大学
【发表日期】
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2020年01期
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