基于全卷积的编解码网络的人体轮廓提取方法研究

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为了解决图像中轮廓不完整或未闭合时轮廓难以提取的问题,笔者提出了一种基于全卷积的编解码网络的轮廓检测算法。首先,通过编译网络提取图片特征,然后通过解码网络对提取的特征进行过滤,最后再通过形态学处理得到最终的人体轮廓。该算法侧重于检测更高水平的物体轮廓,在PASCAL数据集测试下,在平均吻合度上相比较于FCN-8s算法提升了14.85%,并且拥有很耗好泛化能力。
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