【摘 要】
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基于深度学习的图像语义分割方法,损失函数通常只考虑单个像素点的预测值与真实值之间的交叉熵,未考虑邻近像素对分类结果的影响,影响了语义分割算法精度的提升。针对这一问题,提出了一种流形正则化的图像语义分割算法。首先,通过子图像块的划分将原始图像和分割图像分为若干个大小相同的子图像块。其次,通过原始图像和分割图像的子图像块,计算输入数据与预测结果的所处流形曲面上的潜在几何约束关系。然后,利用流形约束的结
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金（61806186）；
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基于深度学习的图像语义分割方法,损失函数通常只考虑单个像素点的预测值与真实值之间的交叉熵,未考虑邻近像素对分类结果的影响,影响了语义分割算法精度的提升。针对这一问题,提出了一种流形正则化的图像语义分割算法。首先,通过子图像块的划分将原始图像和分割图像分为若干个大小相同的子图像块。其次,通过原始图像和分割图像的子图像块,计算输入数据与预测结果的所处流形曲面上的潜在几何约束关系。然后,利用流形约束的结果优化分割网络中的参数。最后,将流形正则化图像语义分割算法分别部署在全监督的语义分割、半监督的语义分割和弱监督的语义分割三种不同的任务上。为验证所提方法的有效性,针对不同的分割任务设计了多组对比实验。首先,对全监督的图像语义分割,实验在Cityscapes数据集中精度值为78.0%,相比原始网络提高了0.5%;在PASCAL VOC 2012数据集中精度值为69.5%,相比原始网络提高了2.1%。其次,对于半监督和弱监督的图像语义分割,实验在PASCAL VOC 2012数据集上所获取的精度值分别为48.40%和50.0%,相比原始网络提升了3.7%和1.1%,实验结果证明提出的算法优化了语义分割的效果。流形正则化的图像语义分割算法在不提高推理网络计算复杂度的前提下捕获了图像中的上下文信息,降低了网络前向计算过程中造成的本征结构的损失,取得了较好的分割精度,并可以适用于多种不同的分割任务及多种不同的网络模型,具有一定的实用性。该论文有图23幅,表9个,参考文献64篇。
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