【摘 要】
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图像语义分割是基于深度学习的图像分割方法,其主要目标是通过对图像中的每个像素点进行分类,将图像中人们感兴趣的区域分割出来。最开始的语义分割为全监督语义分割,这种分割方法要花费大量的人工标注成本,于是人们提出弱监督图像语义分割。弱监督图像语义分割探究使用图像级别标签、边框级别标签、涂鸦标签和点标签等这些人工成本相对较低的标注数据来训练语义分割网络,最终得到接近全监督图像语义分割的效果。由于基于边框标
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图像语义分割是基于深度学习的图像分割方法,其主要目标是通过对图像中的每个像素点进行分类,将图像中人们感兴趣的区域分割出来。最开始的语义分割为全监督语义分割,这种分割方法要花费大量的人工标注成本,于是人们提出弱监督图像语义分割。弱监督图像语义分割探究使用图像级别标签、边框级别标签、涂鸦标签和点标签等这些人工成本相对较低的标注数据来训练语义分割网络,最终得到接近全监督图像语义分割的效果。由于基于边框标住的弱监督图像语义分割的分割性能与相同条件下全监督分割方法近似,所以本文以边框级别的标注数据为训练对象,针对弱监督图像语义分割方法主要进行了以下两个方面的研究:1、提出了一种迭代的像素标签修正方法。该方法结合传统图像分割方法相关理论,在不改变经典语义分割网络结构的基础上,提出了一种新的网络迭代训练方法。提出的方法首先使用边框级别的标注信息生成初始训练标签图,并将其作为分割网络训练的监督信息输入网络,然后在网络训练中进行标签修正,并使用修正后的标签作为新的监督。该方法能够有效改善弱监督图像语义分割中初始标签不准确所导致的分割效果不好的问题。2、提出了一种结合边缘检测的图像分割后处理方法。该方法结合传统的边缘检测算法,提出了一种基于后处理算法的图像分割修正方法。边缘检测算法有助于优化图像边缘不明确导致的分割不准确问题。所以,本文通过将像素间的边缘相似度与类别相似度相结合,构造像素相似度函数,然后通过优化全局能量函数的方法完成对像素类别的修正。
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