【摘 要】
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实例分割需要考虑像素级的分类准确性和目标实例级的高级语义特征,这是非常具有挑战性的。本文对Mask R-CNN算法进行改进,引入混合空洞卷积思想,设计了一种新的Resnet-HDC特征提取网络,在扩大特征提取感受野的同时减少了图像信息的丢失,进一步提升掩膜预测的精度;在特征金字塔网络基础上增加自底而上的侧边连接网络,为底层特征的传递提供了新的传播路径,解决了特征金字塔网络高层特征不能有效包含底层几
【基金项目】
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国家级大学生创新创业训练计划项目(S202010546008),湖南省大学生创新创业训练计划项目(20203227),湖南省教育厅资助科研项目(18A332)。
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实例分割需要考虑像素级的分类准确性和目标实例级的高级语义特征,这是非常具有挑战性的。本文对Mask R-CNN算法进行改进,引入混合空洞卷积思想,设计了一种新的Resnet-HDC特征提取网络,在扩大特征提取感受野的同时减少了图像信息的丢失,进一步提升掩膜预测的精度;在特征金字塔网络基础上增加自底而上的侧边连接网络,为底层特征的传递提供了新的传播路径,解决了特征金字塔网络高层特征不能有效包含底层几何信息的问题,提高了底层特征的信息利用率。在Cityspaces数据集上的测试结果表明,该方法有效地提高
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