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基于改进HRNet和PPM的图像语义分割方法的研究
1
作者
师佳琪
杨皓浚
+1 位作者
刘晓悦
陈鑫
《现代电子技术》
北大核心
2025年第7期29-34,共6页
为解决现有语义分割模型无法兼顾全局语义信息与局部细节信息,以及残差模块细节特征提取能力弱的问题,提出一种语义分割方法。在HRNet的基础上引入了金字塔池化模块,兼顾了全局语义信息和局部细节信息,同时在原有残差模块Basic Block的...
为解决现有语义分割模型无法兼顾全局语义信息与局部细节信息,以及残差模块细节特征提取能力弱的问题,提出一种语义分割方法。在HRNet的基础上引入了金字塔池化模块,兼顾了全局语义信息和局部细节信息,同时在原有残差模块Basic Block的基础上引入大核深度卷积提高模型的细节特征提取能力,大幅度提高模型的精度。在PASCAL VOC2012图像数据集上的实验表明,相较于原始HRNet等其他分割网络,该算法取得了分割精度的显著提升,平均分割精度达到了89.27%。各设计模块的有效性也通过消融实验得以验证,尤其是改进Basic Block对提升分割性能具有关键作用,该模型大幅度提升了图像语义分割精度,提供了一种高效率、稳定且适用场景更加普遍的多尺度语义分割算法。
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关键词
HRNet
金字塔池化模块
大核深度卷积
残差模块
语义分割
深度
学习
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职称材料
题名
基于改进HRNet和PPM的图像语义分割方法的研究
1
作者
师佳琪
杨皓浚
刘晓悦
陈鑫
机构
华北理工大学电气工程学院
北京邮电大学
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第7期29-34,共6页
基金
河北省重点基金项目(SJMYF202401)
国家自然科学基金项目(42274056)。
文摘
为解决现有语义分割模型无法兼顾全局语义信息与局部细节信息,以及残差模块细节特征提取能力弱的问题,提出一种语义分割方法。在HRNet的基础上引入了金字塔池化模块,兼顾了全局语义信息和局部细节信息,同时在原有残差模块Basic Block的基础上引入大核深度卷积提高模型的细节特征提取能力,大幅度提高模型的精度。在PASCAL VOC2012图像数据集上的实验表明,相较于原始HRNet等其他分割网络,该算法取得了分割精度的显著提升,平均分割精度达到了89.27%。各设计模块的有效性也通过消融实验得以验证,尤其是改进Basic Block对提升分割性能具有关键作用,该模型大幅度提升了图像语义分割精度,提供了一种高效率、稳定且适用场景更加普遍的多尺度语义分割算法。
关键词
HRNet
金字塔池化模块
大核深度卷积
残差模块
语义分割
深度
学习
Keywords
HRNet
pyramid pooling module
large⁃kernel deep convolution
residual module
semantic segmentation
deep learning
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于改进HRNet和PPM的图像语义分割方法的研究
师佳琪
杨皓浚
刘晓悦
陈鑫
《现代电子技术》
北大核心
2025
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