【摘 要】
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图像语义分割是计算机视觉领域中十分重要的研究方向之一。语义分割是为图像中的目标指定像素级别的标签,而在面向高精度、高安全性的任务时,对目标的准确识别和精确分割至关重要。语义分割面对的目标空间庞大而复杂,对于不同的图像,各种物体的透视关系、光照强弱、尺度大小、色彩复杂度等各不相同。目标空间的复杂性普遍造成在小尺度目标的分割上存在边界失真而使局部边界不连续的问题,鉴于此,本文提出了一种新的基于上下文特
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图像语义分割是计算机视觉领域中十分重要的研究方向之一。语义分割是为图像中的目标指定像素级别的标签,而在面向高精度、高安全性的任务时,对目标的准确识别和精确分割至关重要。语义分割面对的目标空间庞大而复杂,对于不同的图像,各种物体的透视关系、光照强弱、尺度大小、色彩复杂度等各不相同。目标空间的复杂性普遍造成在小尺度目标的分割上存在边界失真而使局部边界不连续的问题,鉴于此,本文提出了一种新的基于上下文特征融合的图像语义分割方法以有效解决这一问题。该方法在公开数据集VOC2012上进行了训练、验证和测试。所提出的方法提高了对局部特征的获取能力,使在很好分割大目标的同时能够获得更精细的局部特征信息,提高了对局部目标边界的分割精度,主要研究成果如下:（1）设计了一种利用多尺度上下文特征融合的编码器架构。整体语义分割网络架构借鉴DeepLab V3+的编码器-解码器结构特点,结合RFBNet中感受野尺度与偏心率正相关的思想,采用不同空洞率的空洞卷积叠加处理,构建多尺度叠加上下文特征融合模块,利用该模块获取不同大小的感受野,有利于提取分布在不同大小范围内的细节信息,提升了对小尺度目标的分割精度。（2）设计了一种利用局部上下文特征融合的解码器架构。在采用了多尺度上下文特征融合编码器架构的基础上,在解码器结构中采用了改进的子像素卷积替代双线性上采样操作,恢复特征图的分辨率,用子像素卷积的通道信息重新排序思想,加强了局部上下文的信息交互,进一步提升了网络的整体分割精度,并训练了最终模型。通过大量的实验对比分析,本文的方法在VOC2012数据集上的精确度为86.44%mIoU,比仅采用多尺度上下文特征融合编码器架构时高出3.99%,相比较CaC-Net、DMNet、PSPNet 和 DeepLab v3+等语义分割模型分别高出 1.34%、2.04%、3.84%和 2.86%。比最新的SOTA算法高出0.84个百分比,实验结果表明了本文的方法的有效性。最后在Plant Semantic Segmentation数据集上进行训练测试,分割精度达到了 95.7%mIoU,结果表明本文的方法具有较好的泛化性能。
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