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基于混合分割的图像边缘提取算法研究
1
作者
叶勇健
朱荣钊
《安阳师范学院学报》
2023年第5期20-25,共6页
卷积神经网络在图像语义分割与边缘提取中得到广泛研究,但是在实际应用中存在传统识别器无法抹除域间差异所产生的误差问题。研究针对鉴别器网络性能对整体图像分割存在结果权重较高的问题,提出基于空洞卷积的域识别网络,并将其应用于...
卷积神经网络在图像语义分割与边缘提取中得到广泛研究,但是在实际应用中存在传统识别器无法抹除域间差异所产生的误差问题。研究针对鉴别器网络性能对整体图像分割存在结果权重较高的问题,提出基于空洞卷积的域识别网络,并将其应用于图像边缘提取中。结果表明,所提出的模型可以在不增加额外训练参数的前提下明显增大感受视野,有效地提升图像分割与边缘提取性能,在GTA5与SYNTHINA公开数据上mIoU分别为44.1%和44.9%。
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关键词
分割与边缘提取
迁移学习
空洞卷积
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题名
基于混合分割的图像边缘提取算法研究
1
作者
叶勇健
朱荣钊
机构
厦门华天涉外职业技术学院信息技术学院
湖北大学计算机与信息工程学院
出处
《安阳师范学院学报》
2023年第5期20-25,共6页
基金
福建省教育厅教育科学研究课题(项目编号:JA15892)。
文摘
卷积神经网络在图像语义分割与边缘提取中得到广泛研究,但是在实际应用中存在传统识别器无法抹除域间差异所产生的误差问题。研究针对鉴别器网络性能对整体图像分割存在结果权重较高的问题,提出基于空洞卷积的域识别网络,并将其应用于图像边缘提取中。结果表明,所提出的模型可以在不增加额外训练参数的前提下明显增大感受视野,有效地提升图像分割与边缘提取性能,在GTA5与SYNTHINA公开数据上mIoU分别为44.1%和44.9%。
关键词
分割与边缘提取
迁移学习
空洞卷积
Keywords
segmentation and edge extraction
transfer learning
void convolution
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
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1
基于混合分割的图像边缘提取算法研究
叶勇健
朱荣钊
《安阳师范学院学报》
2023
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