1 中国科学院光电技术研究所, 成都 610209
2 中国科学院大学, 北京 100049
针对光电图像语义分割问题, 提出了一种基于编解码(Encoder-Decoder)结构和图像局部增强的分割算法。首先, 采用基于互质因子的空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)模块减小多尺度空洞卷积(Atrous Convolution)引入的网格效应, 提升卷积核的像素近邻信息表征能力; 其次, 对分割难度较大的图像局部区域, 采用融合平均交并比(Mean Intersection Over Union, MIOU)和交叉信息熵的损失函数, 结合权值衰减策略, 提高这些局部区域的像素权重。实验结果表明, 提出的改进算法能有效提升图像语义分割精度。
语义分割 空洞卷积 编解码结构 互质因子 局部增强 semantic segmentation atrous convolution encoder-decoder structure coprime factors local enhancement