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基于多尺度特征提取和全连接条件随机场的图像语义分割方法

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摘要

针对图像语义分割问题中,图像的上下文信息利用不充分、图像边缘分割不清等问题,提出一种将多尺度特征提取与全连接条件随机场相结合的网络模型。将RGB图像和深度图像分别以多尺度的形式输入到网络中,利用卷积神经网络分别提取RGB图像和深度图像的特征,并将深度信息作为补充信息添加到RGB特征图中,得到语义粗分割结果。最后,采用全连接条件随机场优化语义粗分割的结果,得到语义精细分割结果。实验结果表明,所提方法提高了图像语义分割的精度,优化了图像语义分割的边缘,具有实际应用价值。

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补充资料

DOI:10.3788/lop56.131007

作者单位:

    河北工业大学人工智能与数据科学学院
    河北工业大学人工智能与数据科学学院
    河北工业大学人工智能与数据科学学院

引用该论文

董永峰,杨雨,王利琴. 基于多尺度特征提取和全连接条件随机场的图像语义分割方法[J].激光与光电子学进展,2019,56(13):131007.