【摘 要】
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伴随着深度学习领域的快速发展,深度学习已经成为了当前视觉处理领域的标准算法组件,因为神经网络模型中的结构,预测结果部分对于边界并不敏感,本文以超像素算法作为的图像过分割的基础,以多种的神经网络的结果加权,确定超像素图元的语义归属。结合实现分析,此方法可以在一定程度上提升模型的结果边界精度分割,但是无法解决因为样本集噪音造成的结果影响。
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伴随着深度学习领域的快速发展,深度学习已经成为了当前视觉处理领域的标准算法组件,因为神经网络模型中的结构,预测结果部分对于边界并不敏感,本文以超像素算法作为的图像过分割的基础,以多种的神经网络的结果加权,确定超像素图元的语义归属。结合实现分析,此方法可以在一定程度上提升模型的结果边界精度分割,但是无法解决因为样本集噪音造成的结果影响。
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