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基于pyramid结构模型的语义分割 认领
1
作者 何绍铭 《电子世界》 2020年第2期56-56,58共2页
语义分割其原理是对图片中每个像素分类。在这文章中我们提出一种基于pyramid结构模型的语义分割模型。在ADE20K等数据集中,获得比较高的准确率。0引言图像语义分割将图像分割成一组具有语义含义块并识别出每个块的类别,最终得到一幅逐... 语义分割其原理是对图片中每个像素分类。在这文章中我们提出一种基于pyramid结构模型的语义分割模型。在ADE20K等数据集中,获得比较高的准确率。0引言图像语义分割将图像分割成一组具有语义含义块并识别出每个块的类别,最终得到一幅逐像素语义标注图像。深度卷积神经网络由于丰富的层次特征和端到端训练方式,在语义分割任务中取得巨大成功。在15年首个全卷积网络FCN的语义模型提出后,具有编码到解码结构U-net和SegNet,具有空间金子塔池化层模块的PSPNet,DeepLab系列等模型相继提出,语义分割领域进入快速发展阶段。 展开更多
关键词 深度卷积神经网络 全卷积网络 语义标注 图像分割 语义模型 语义分割 像素分类 结构模型
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多尺度遥感语义分割网络 认领
2
作者 胥智杰 杨小兵 +1 位作者 何灵敏 潘承瑞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第21期210-217,共8页
高分辨率遥感图像语义分割在国土规划、地理监测、智慧城市等领域有着广泛的应用价值,但是现阶段研究中存在相似地物和精细地物分割不准确问题。为解决这一问题,提出了一种新型的多尺度语义分割网络MSSNet。它由编码层、解码层和输出层... 高分辨率遥感图像语义分割在国土规划、地理监测、智慧城市等领域有着广泛的应用价值,但是现阶段研究中存在相似地物和精细地物分割不准确问题。为解决这一问题,提出了一种新型的多尺度语义分割网络MSSNet。它由编码层、解码层和输出层组成。为解决相似地物的分割问题,编码层使用深层网络ResNet101充分提取地物特征,并在解码层的解码器中加入残差块,提高基于像素点的分类能力。为解决精细结构地物的分割问题,解码层中的解码器加入了空洞空间金字塔池化结构提取多尺度地物特征,以便精确分割不同尺度的地物。为了强化语义分割能力,输出层合并了多个解码器的输出,为最终的预测提供了更多的信息。在两个公开数据集Vaihingen和Potsdam上进行了实验,分别取得了87%和87.3%的全局精确度,超过了大多数已发表的方法。实验结果表明,提出的MSSNet能够精确地分割相似地物和精细地物,并且具有训练过程简单和易于使用的优点,非常适合进行高分辨率遥感图像语义分割。 展开更多
关键词 高分辨率遥感图像 语义分割 深度学习 多尺度语义分割网络(MSSNet)
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一种基于改进的MobileNetV2网络语义分割算法 认领
3
作者 孟琭 徐磊 郭嘉阳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1769-1776,共8页
基于金字塔卷积神经网络的语义分割算法准确率很高,但是其计算资源消耗巨大、算法执行时间长、无法满足实时性要求.为了解决这个问题,本文做出了以下改进:(1)用MobileNet替换原网络的结构,减少了网络运算时间和内存开销;(2)引入编码器-... 基于金字塔卷积神经网络的语义分割算法准确率很高,但是其计算资源消耗巨大、算法执行时间长、无法满足实时性要求.为了解决这个问题,本文做出了以下改进:(1)用MobileNet替换原网络的结构,减少了网络运算时间和内存开销;(2)引入编码器-解码器结构提高输出图像的分辨率,进一步细化分割结果;(3)针对高分辨率图像推断时间过长的问题,本文设计了多级图像输入方法,降低了网络推断高分辨率图像所消耗的时间.本文在VOC 2012数据集和Cityscapes数据集上进行了测试,并与FCN、SegNet、DeepLab、PSPNet以及DFN等语义分割模型对比.实验结果表明,本文设计的语义分割算法在VOC 2012数据集上达到了76.1%的mIoU,在Cityscapes数据集上达到了74.1%的mIoU,略低于传统语义分割算法;处理一张分辨率为1024×512的图片需要18ms,少于传统语义分割算法,满足了实时性要求,达到了准确率与计算资源消耗之间的平衡. 展开更多
关键词 语义分割 卷积神经网络 金字塔网络 快速语义分割 MobileNet 编码器-解码器
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基于距离谱回归的全景分割方法 认领
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作者 孟凡满 丁宇劼 +1 位作者 陈帅 罗旺 《西华大学学报:自然科学版》 CAS 2020年第4期32-39,共8页
全景分割旨在同时预测图像中每一个像素的语义标签和实例标签,是目前场景解析研究的难点和热点之一。针对现有的全景分割方法采用检测策略提取每个实例区域,无法有效解决实例遮挡的难题,提出一种基于距离谱的深度卷积全景分割模型。不... 全景分割旨在同时预测图像中每一个像素的语义标签和实例标签,是目前场景解析研究的难点和热点之一。针对现有的全景分割方法采用检测策略提取每个实例区域,无法有效解决实例遮挡的难题,提出一种基于距离谱的深度卷积全景分割模型。不同于现有的基于检测策略的全景分割方法,该模型利用前景像素点与边缘的距离关系构建最大距离和最小距离向量,在存在遮挡的情况下能够有效地刻画出同一实例不同区域的相对关系,从而缓解遮挡问题。为了有效预测最大距离谱和最小距离离谱,提出了一种基于卷积网络的距离谱回归模块。同时,为充分利用距离谱的实例表示优势,设计了2种由距离谱生成实例分割结果的方法。在Cityscapes数据集上进行了大量实验,实验结果表明,全景质量PQ达到了理想效果,本文方法有效。 展开更多
关键词 全景分割 距离谱 卷积网络 语义分割 实例分割
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基于深度神经网络的图像语义分割综述 认领
5
作者 郑凯 李建胜 《测绘与空间地理信息》 2020年第10期119-125,共7页
近年来,基于深度学习的方法在计算机视觉、模式识别等领域取得了令人鼓舞的成就,并且在图像分类、目标检测等方面的精度已经超过人类手工操作。图像语义分割作为场景理解的基础,分割的精度直接决定着诸如自动驾驶、三维重建、无人机控... 近年来,基于深度学习的方法在计算机视觉、模式识别等领域取得了令人鼓舞的成就,并且在图像分类、目标检测等方面的精度已经超过人类手工操作。图像语义分割作为场景理解的基础,分割的精度直接决定着诸如自动驾驶、三维重建、无人机控制与目标识别等应用的质量。本文首先简要介绍了图像分割问题的历史发展脉络,而后重点针对采用深度学习方法的图像分割进行阐述,包括基于全卷积网络以及基于整合图像上下文知识的方法,并分析其优缺点,最后,对未来可能的发展趋势与研究热点进行了展望。 展开更多
关键词 图像分割 语义分割 实例分割 全卷积网络 上下文知识
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多尺度特征融合的建筑物及损毁语义分割 认领
6
作者 马国锐 吴娇 姚聪 《测绘工程》 CSCD 2020年第4期1-6,共6页
遥感影像分割作为影像信息提取过程中的关键步骤,近年来基于深度学习的影像语义分割模型已经成为影像分割的主要研究导向。文中提出一种基于深度学习的多尺度特征融合语义分割网络,用来分割遥感影像中建筑物和损毁建筑物,该网络充分利... 遥感影像分割作为影像信息提取过程中的关键步骤,近年来基于深度学习的影像语义分割模型已经成为影像分割的主要研究导向。文中提出一种基于深度学习的多尺度特征融合语义分割网络,用来分割遥感影像中建筑物和损毁建筑物,该网络充分利用不同尺度特征图的信息,获得更精确的分割边缘。同时探究了不同样本数量和不同网络深度对于训练得到模型分割性能的影响,对深度学习网络应用于遥感影像参数选择提供了一定经验指导。 展开更多
关键词 高分辨率遥感影像 深度学习 语义分割 多尺度特征 分割网络
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基于改进Fast-SCNN的塑瓶气泡缺陷实时分割算法 认领
7
作者 付磊 任德均 +3 位作者 吴华运 郜明 邱吕 胡云起 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第6期1824-1829,共6页
在医用塑瓶的瓶身气泡检测时,瓶身气泡位置的任意性、气泡大小的不确定性以及气泡特征与瓶身特征之间的相似性增加了气泡缺陷的检测难度。针对上述气泡缺陷检测难点问题,提出了一种基于改进快速分割卷积神经网络(Fast-SCNN)的实时分割... 在医用塑瓶的瓶身气泡检测时,瓶身气泡位置的任意性、气泡大小的不确定性以及气泡特征与瓶身特征之间的相似性增加了气泡缺陷的检测难度。针对上述气泡缺陷检测难点问题,提出了一种基于改进快速分割卷积神经网络(Fast-SCNN)的实时分割算法。该分割算法的基础框架为Fast-SCNN,而为弥补原有网络分割尺寸的鲁棒性不足,借鉴了SENet的通道间信息的利用与多级跳跃连接的思想,具体为网络进一步下采样提取深层特征,在解码阶段将上采样操作融合SELayer模块,同时增加两次与网络浅层的跳跃连接。设计四组对比实验,在气泡数据集上以平均交并比(MIoU)与算法单张分割时间作为评价指标。实验结果表明,改进Fast-SCNN的综合性能最好,其MIoU为97.08%,其预处理后的医用塑瓶的平均检测时间为24.4 ms,其边界分割准确率较Fast-SCNN提升了2.3%,增强了对微小气泡的分割能力,而且该网络的MIoU相较现有的U-Net提升了0.27%,时间上降低了7.5 ms,综合检测性能远超过全卷积神经网络(FCN-8s)。该算法能够有效地对较小的、边缘不清晰的气泡进行分割,满足对气泡缺陷实时分割检测的工程要求。 展开更多
关键词 语义分割 图像处理 快速分割卷积神经网络(Fast-SCNN) SENet 缺陷检测
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改进DeepLabv2的实时图像语义分割算法 认领
8
作者 马书浩 安居白 于博 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第18期157-164,共8页
图像语义分割是计算机视觉感知系统的重要组成之一,针对现有的语义分割算法存在分割速度慢的问题提出基于DeepLabv2改进的实时图像语义分割算法。与DeepLabv2相比,改进后的算法使用轻量卷积神经网络Xception作为编码器,增加特征金字塔网... 图像语义分割是计算机视觉感知系统的重要组成之一,针对现有的语义分割算法存在分割速度慢的问题提出基于DeepLabv2改进的实时图像语义分割算法。与DeepLabv2相比,改进后的算法使用轻量卷积神经网络Xception作为编码器,增加特征金字塔网络(Feature Pyramid Net,FPN)解码特征的过程,减少空洞金字塔池化网络(Atrous convolution Spatial Pyramid Pooling,ASPP)参数的数量,进而大幅度压缩了算法模型,提升了算法分割速度。此外,还对Focal Loss损失函数在多分类任务中难以选择超参数的问题做出改进,并用于提升算法分割精度。在Cityscapes和Pascal VOC2012数据集上的实验结果表明改进后的算法可达到实时分割速度且具有分割精度高的优点,同时还表明提出的超参数选择方法可进一步提升算法分割精度。 展开更多
关键词 语义分割 卷积神经网络 图像分割 无人驾驶
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基于深度学习的图像语义分割技术研究进展 认领
9
作者 梁新宇 罗晨 +2 位作者 权冀川 肖铠鸿 高伟嘉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第2期18-28,共11页
自FCN网络在2014年提出后,SegNet、DeepLab等一系列关于图像语义分割的深度学习架构被相继提出。与传统方法相比,这些架构效果更好、运算速度更快,已经能够运用于自然图像的分割处理。围绕图像语义分割技术,对常用的数据集和典型网络架... 自FCN网络在2014年提出后,SegNet、DeepLab等一系列关于图像语义分割的深度学习架构被相继提出。与传统方法相比,这些架构效果更好、运算速度更快,已经能够运用于自然图像的分割处理。围绕图像语义分割技术,对常用的数据集和典型网络架构进行了梳理分析,对2017年以来的新进展进行了综合研究,利用主流评价指标对主要模型的语义分割效果进行了比较和分析。对语义分割技术面临的挑战以及可能的发展趋势进行了展望。 展开更多
关键词 深度学习 图像分割 语义分割
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结合线性迭代聚类和分割对抗的肺结节分割 认领
10
作者 杨云 李程辉 曹真 《计算机仿真》 北大核心 2020年第7期470-474,共5页
由于肺结节的形状和大小不一,在进行肺结节语义分割的过程中普遍存在漏分割和交叉比偏低的问题,为了改善这种现象,提出了一种将改进的线性迭代聚类与引入注意力机制的条件分割对抗网络相结合的肺结节分割方法,首先利用SLIC超像素分割法... 由于肺结节的形状和大小不一,在进行肺结节语义分割的过程中普遍存在漏分割和交叉比偏低的问题,为了改善这种现象,提出了一种将改进的线性迭代聚类与引入注意力机制的条件分割对抗网络相结合的肺结节分割方法,首先利用SLIC超像素分割法对肺部图像进行预分割,再将预分割好的图像输入以改进的U-Net为分割器的分割对抗网络模型,通过分割器与判别器相互对抗学习优化模型参数以获得更好的肺结节分割效果。实验结果表明,相比与U-Net,本文所用方法Dice系数提升了1.9%,交叉比提升了2.8%。 展开更多
关键词 肺结节 语义分割 分割对抗网络 超像素
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基于语义分割的双目场景流估计 认领
11
作者 陈震 马龙 +3 位作者 张聪炫 黎明 吴俊劼 江少锋 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期631-636,共6页
针对现有场景流计算方法在复杂场景、大位移和运动遮挡等情况下易产生运动边缘模糊的问题,提出一种基于语义分割的双目场景流估计方法.首先,根据图像中的语义信息类别,通过深度学习的卷积神经网络模型将图像划分为带有语义标签的区域;... 针对现有场景流计算方法在复杂场景、大位移和运动遮挡等情况下易产生运动边缘模糊的问题,提出一种基于语义分割的双目场景流估计方法.首先,根据图像中的语义信息类别,通过深度学习的卷积神经网络模型将图像划分为带有语义标签的区域;针对不同语义类别的图像区域分别进行运动建模,利用语义知识计算光流信息并通过双目立体匹配的半全局匹配方法计算图像视差信息.然后,对输入图像进行超像素分割,通过最小二乘法耦合光流和视差信息,分别求解每个超像素块的运动参数.最后,在优化能量函数中添加语义分割边界的约束信息,通过更新像素到超像素块的映射关系和超像素块到移动平面的映射关系得到最终的场景流估计结果.采用KITTI 2015标准测试图像序列对本文方法和代表性的场景流计算方法进行对比分析.实验结果表明,本文方法具有较高的精度和鲁棒性,尤其对于复杂场景、运动遮挡和运动边缘模糊的图像具有较好的边缘保护作用. 展开更多
关键词 语义分割 场景流 深度学习 双目立体匹配 最小二乘法 超像素分割 运动遮挡 边缘保护
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基于点云数据的分割方法综述 认领
12
作者 顾军华 李炜 董永峰 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2020年第2期125-137,共13页
点云是一种能够完整表达场景信息的重要数据格式。近年来,对于点云的探索引起了越来越多研究人员的关注,并且迅速在计算机视觉、自动驾驶和机器人等许多领域得到了广泛应用。但是,由于点云独特的数据形式,使用深度神经网络处理点云时面... 点云是一种能够完整表达场景信息的重要数据格式。近年来,对于点云的探索引起了越来越多研究人员的关注,并且迅速在计算机视觉、自动驾驶和机器人等许多领域得到了广泛应用。但是,由于点云独特的数据形式,使用深度神经网络处理点云时面临着独特挑战,因此基于点云的深度学习方法仍处于起步阶段。最近,利用点云处理分割任务出现了许多优秀的方法。为了激发未来对点云研究的深入发展,本文对点云深度学习方法的最新进展进行回顾,涵盖了三个主要任务,包括点云语义分割、点云实例分割以及常用的三维图像数据集,对其中处理点云的深度学习经典方法展开对比分析,提供多种方法在不同数据集上的比较结果,并且提出了一些观点和未来研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 点云 语义分割 实例分割
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基于DCNN的马匹图像分割算法研究 认领
13
作者 张泽宇 郭斌 张太红 《计算机技术与发展》 2020年第10期210-215,共6页
随着深度学习的发展,卷积神经网络被用于解决各类计算机视觉问题。物体的分割是图像处理的基础,传统的分割算法在特定强光噪声场景下对图片的理解能力及工作效率欠佳。针对传统马匹图像分割算法中存在的分割边缘不清晰、强光照射下马匹... 随着深度学习的发展,卷积神经网络被用于解决各类计算机视觉问题。物体的分割是图像处理的基础,传统的分割算法在特定强光噪声场景下对图片的理解能力及工作效率欠佳。针对传统马匹图像分割算法中存在的分割边缘不清晰、强光照射下马匹轮廓分割模糊,以及分割前需要进行手工标注等问题,提出一种基于全卷积神经网络并加入条件随机场的马匹图像分割算法。建立马匹图像数据集进行训练测试,网络中加入带有空洞卷积的空间金字塔池化模型(ASPP)、空洞卷积与深度分离卷积使得网络在参数不变的情况下扩大感受野从而有效地分割出马匹。在深度卷积神经网络(DCNN)模型上进行迁移学习,并加入全连接条件随机场(CRF)优化分割出来的马匹边缘轮廓。实验结果表明,该方法在分割精度上优于传统的马匹图像分割算法,平均交并比(MIOU)达到了92.8%。 展开更多
关键词 马图像分割 语义分割 条件随机场 深度分离卷积 迁移学习
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虹膜分割算法评价基准 认领
14
作者 王财勇 孙哲南 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期395-412,共18页
虹膜识别是生物特征识别中最稳定和最可靠的身份识别方法之一.在虹膜识别的整个流程中,虹膜分割处于预处理阶段,因此虹膜分割结果的好坏将直接影响虹膜识别的精度.自从1993年Daugman第1次提出高性能的虹膜识别系统以来,各种各样的虹膜... 虹膜识别是生物特征识别中最稳定和最可靠的身份识别方法之一.在虹膜识别的整个流程中,虹膜分割处于预处理阶段,因此虹膜分割结果的好坏将直接影响虹膜识别的精度.自从1993年Daugman第1次提出高性能的虹膜识别系统以来,各种各样的虹膜分割算法陆续提出,尤其是近年来基于深度学习的虹膜分割算法极大地提升了虹膜分割的精度.然而,由于缺乏统一的数据库和评价指标,各种算法的性能比较杂乱而不公平,因此提出了一个公开的虹膜分割评价基准.首先,介绍了虹膜分割的定义和面临的挑战;其次全面梳理了3个有代表性的公开虹膜分割数据库,总结了其特点和挑战性;紧接着定义了虹膜分割的评价指标;然后对传统的和基于深度学习的虹膜分割算法进行了总结,并通过详细的实验对各类算法进行了比较和分析.实验结果表明:当前基于深度学习的虹膜分割算法在准确性上超越了传统的方法.最后,对基于深度学习的虹膜分割算法存在的问题进行了思考和讨论. 展开更多
关键词 生物特征识别 虹膜识别 虹膜分割 深度学习 语义分割
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基于神经网络的遥感图像海陆语义分割方法 认领
15
作者 熊伟 蔡咪 +1 位作者 吕亚飞 裴家正 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第15期221-227,共7页
针对海陆语义分割中陆地、码头形状多样,背景目标复杂等情况造成的像素分类错误、边界分割模糊等问题,提出了一种新的基于深度卷积神经网络的遥感图像海陆语义分割方法。该方法以端对端的训练方式实现了对目标的逐像素分类,为了解决海... 针对海陆语义分割中陆地、码头形状多样,背景目标复杂等情况造成的像素分类错误、边界分割模糊等问题,提出了一种新的基于深度卷积神经网络的遥感图像海陆语义分割方法。该方法以端对端的训练方式实现了对目标的逐像素分类,为了解决海陆分割中像素分类错误,设计以不同尺度图像为输入的三个并行的编码结构,通过融合不同尺度的特征图,丰富特征代表算子的语义信息,增大像素分类准确率。为了解决海陆分割中边界分割模糊,通过设计能够融合编码结构中低层精细位置信息的解码结构,对特征图进行更加精确的上采样,恢复像素的密集位置信息,提高海陆分割准确度。为有效验证所提网络框架的优势,构建了海陆分割数据集HRSC2016-SL进行算法性能比较。与最新的语义分割算法相比,所提算法取得了更好的分割结果。 展开更多
关键词 卷积神经网络 海陆分割 语义分割 遥感图像
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基于近邻传播聚类的图像语义分割算法 认领
16
作者 杜芳芳 朱永琴 《信息通信》 2020年第4期23-24,共2页
由于传统的图像语义分割算法,在进行图像语义分割时对无法通过近邻传播聚类建立拉普拉斯图像语义分割矩阵,因此语义分割执行时间长,无法实现快速图像语义分割。针对这一问题,提出基于近邻传播聚类的图像语义分割算法。首先,确定图像语... 由于传统的图像语义分割算法,在进行图像语义分割时对无法通过近邻传播聚类建立拉普拉斯图像语义分割矩阵,因此语义分割执行时间长,无法实现快速图像语义分割。针对这一问题,提出基于近邻传播聚类的图像语义分割算法。首先,确定图像语义分割特征;建立拉普拉斯图像语义分割矩阵;执行图像语义分割。设计仿真实验,结果表明,设计的分割算法图像语义分割执行时间明显快于实验对照组两倍以上,设计的分割算法图像语义分割能力更强,可以实现快速图像语义分割。 展开更多
关键词 近邻传播聚类 分割矩阵 语义分割
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全局双边网络的语义分割算法 认领
17
作者 任天赐 黄向生 +2 位作者 丁伟利 安重阳 翟鹏博 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S01期161-165,共5页
语义分割任务是对图像中的物体按照类别进行像素级别的预测,其难点在于在保留足够空间信息的同时获取足够的上下文信息。为解决这一问题,文中提出了全局双边网络语义分割算法。该算法将大尺度卷积核融入BiSeNet网络中,在BiSeNet网络原... 语义分割任务是对图像中的物体按照类别进行像素级别的预测,其难点在于在保留足够空间信息的同时获取足够的上下文信息。为解决这一问题,文中提出了全局双边网络语义分割算法。该算法将大尺度卷积核融入BiSeNet网络中,在BiSeNet网络原有的空间路径和上下文路径两条分支的基础上增加全局路径分支,使网络能够捕获更多的上下文信息,同时提出将BiSeNet网络中的注意力优化模块和特征融合模块中的全局池化模块替换为全局卷积模块,进一步提高了网络获取上下文信息的能力,从而使预测结果更加准确。实验结果表明,该算法在Cityscapes数据集上将交并比(MIoU)指标提高了0.84%,获得了优于BiSeNet网络的表现。 展开更多
关键词 语义分割 双边分割网络 全局卷积网络
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道路三维点云多特征卷积神经网络语义分割方法 认领
18
作者 张爱武 刘路路 张希珍 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期261-269,共9页
针对道路场景下三维激光点云语义分割精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络并结合几何点云多特征的端到端的语义分割方法。首先,通过球面投影构造出点云距离、相邻夹角及表面曲率等特征图像,以便于应用卷积神经网络;接着,利用卷积... 针对道路场景下三维激光点云语义分割精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络并结合几何点云多特征的端到端的语义分割方法。首先,通过球面投影构造出点云距离、相邻夹角及表面曲率等特征图像,以便于应用卷积神经网络;接着,利用卷积神经网络对多特征图像进行语义分割,得到像素级的分割结果。所提方法将传统点云特征融入到卷积神经网络中,提升了语义分割效果。使用KITTI点云数据集进行测试,结果表明:所提三维点云多特征卷积神经网络语义分割方法的效果优于SqueezeSeg V2等没有结合点云特征的语义分割方法;与SqueezeSeg V2网络相比,所提方法对车辆、自行车和行人分割的精确率分别提高了0.3、21.4、14.5个百分点。 展开更多
关键词 遥感 神经网络 激光点云 语义分割 多特征 点云投影
联合姿态先验的人体精确解析双分支网络模型 认领
19
作者 高明达 孙玉宝 +1 位作者 刘青山 邵晓雯 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1959-1968,共10页
人体解析旨在将人体图像分割成多个具有细粒度语义的部件区域,进行形成对人体图像的语义理解.然而,由于人体姿态的复杂性,现有的人体解析算法容易对人体四肢部件形成误判,且对于小目标区域的分割不够精确.针对上述问题,联合人体姿态估... 人体解析旨在将人体图像分割成多个具有细粒度语义的部件区域,进行形成对人体图像的语义理解.然而,由于人体姿态的复杂性,现有的人体解析算法容易对人体四肢部件形成误判,且对于小目标区域的分割不够精确.针对上述问题,联合人体姿态估计信息,提出了一种人体精确解析的双分支网络模型.该模型首先使用基干网络表征人体图像,将人体姿态估计模型预测到的姿态先验作为基干网络的注意力信息,进而形成人体结构先验驱动的多尺度特征表达,并将提取的特征分别输入至全卷积网络解析分支与检测解析分支.全卷积网络解析分支获得全局分割结果,检测解析分支更关注小尺度目标的检测与分割,融合两个分支的预测信息可以获得更为精确的分割结果.实验结果验证了该算法的有效性,在当前主流的人体解析数据集LIP和ATR上,所提方法的m Io U评测指标分别为52.19%和68.29%,有效提升了解析精度,在人体四肢部件以及小目标部件区域获得了更为准确的分割结果. 展开更多
关键词 人体解析 语义分割 人体姿态估计 部件检测 卷积神经网络
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搭建“致富桥” 创建幸福之家 认领
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作者 郑洁 《当代贵州》 2020年第30期12-13,共2页
铜仁市总工会围绕"新市民·追梦桥"这一惠民利民工程,根据搬迁群众就业需求,积极与人社、扶贫、农业等部门对接,发布企业招工、用工信息,免费提供就业咨询指导,为搬迁群众搭建就业创业的好平台,拓宽增收渠道,着力解决搬... 铜仁市总工会围绕"新市民·追梦桥"这一惠民利民工程,根据搬迁群众就业需求,积极与人社、扶贫、农业等部门对接,发布企业招工、用工信息,免费提供就业咨询指导,为搬迁群众搭建就业创业的好平台,拓宽增收渠道,着力解决搬迁户发展问题。7月7日,记者来到铜仁市万山区旺家社区易地扶贫搬迁微工厂产业园,铜仁旺家信息技术有限公司副总经理白松正在使用电脑指导员工曾新艳进行3D点云语义分割。 展开更多
关键词 就业需求 信息技术 就业咨询 就业创业 语义分割 企业招工 产业园 铜仁市
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