【摘 要】
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随着深度学习技术的发展进步和卷积神经网络的迅猛发展,在语义层上通过像素进行分割已经成为当前研究的热门,图像语义分割越来越广泛地应用于当前生活的众多领域。但是在现实生活中图像语义分割技术由于网络结构的复杂、特征传输中信息的缺失和训练过程易陷入局部最优等问题,仍有一定的改进空间。本文是以卷积神经网络型为研究基础,分析研究了Deep Lab V3+模型,针对当前领域面临的难点和模型的缺陷进行了优化,通过
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随着深度学习技术的发展进步和卷积神经网络的迅猛发展,在语义层上通过像素进行分割已经成为当前研究的热门,图像语义分割越来越广泛地应用于当前生活的众多领域。但是在现实生活中图像语义分割技术由于网络结构的复杂、特征传输中信息的缺失和训练过程易陷入局部最优等问题,仍有一定的改进空间。本文是以卷积神经网络型为研究基础,分析研究了Deep Lab V3+模型,针对当前领域面临的难点和模型的缺陷进行了优化,通过PASCAL VOC和Cityscapes数据集的大量数据进行实验,改进后的网络较原网络有明显提升。本文的研究内容如下:（1）针对Deep Lab V3+模型提取的特征部分存在同类别目标划分混乱的问题,本文引入扩张残差网络作为特征提取网络,并且改进ASPP模型。改进后的网络通过更大的感受野来获取更多的上下文信息,得到区分性更好的语义特征,经过实验验证网络的精度有明显改善。（2）Deep Lab V3+网络模型在进行特征提取的时候部分特征信息粗糙,因此针对这一问题,本文引入两种不同的混合注意力机制进行改进。改进后的模型通过注意力机制来获取值得关注的特征参数,使网络关注更值得关注的特征,从而得到区分性更强的分割结果。经过实验证明改进方法精度有所提升。（3）Deep Lab V3+网络模型通过卷积神经网络在不同阶段提取到的特征各有优劣,因此针对这种情况,在进行上采样的过程中,通过实验对比选用最恰当的上采样函数,同时在解码器结构进行改进,能够抽取到更加丰富详细的特征,使得模型精度提升。最后进行实验对比,本文改进的方法对图像语义分割有更好的效果。
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