【摘 要】
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图像语义分割作为机器视觉领域一个重要研究问题,其目的是对一张彩色图像中的每个像素点进行分类,将图像中每个像素预测其对应的语义标签.现有的基于全监督学习的语义分割方
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(2017JBZ108)~~
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图像语义分割作为机器视觉领域一个重要研究问题,其目的是对一张彩色图像中的每个像素点进行分类,将图像中每个像素预测其对应的语义标签.现有的基于全监督学习的语义分割方法依赖于精准标注的训练样本;现有的基于弱监督、半监督学习的分割方法虽然可以融入未标记样本,但由于缺少对空间语义信息的有效利用,常出现语义不一致或类别错分现象,且难以直接应用于其他的跨域无标注数据集.针对跨域无标注数据集语义分割问题,提出一种基于领域自适应的图像语义分割方法.其中,提出的方法首先通过采用优化上采样方法和提出基于focal loss的
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