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题名基于双阶段网络的交互式目标分割算法
被引量：3
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作者
张华悦
张顺利
张利
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机构
清华大学电子工程系
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期300-306,共7页
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基金
国家自然科学基金(61871248,61976017)。
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文摘
针对已有多数交互式分割方法交互方式单一、预测结果精度较低的问题,构建一种基于双阶段网络的目标分割模型ScribNet,以实现更完整和精细的交互式目标分割。采用灵活涂画的交互方式,通过编码形成交互指导信息。设计骨架随机性仿真算法,实现大数据下的模拟交互操作。在传统分割模型中引入预测优化模块,形成双阶段网络结构,以充分利用交互指导信息。在COCO和PASCAL数据集上的实验结果表明,与DEXTR、GrabCut等方法相比,ScribNet模型的分割精度较高。
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关键词
模式识别
深度学习
交互式目标分割
涂画式交互
双阶段网络
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Keywords
pattern recognition
deep learning
interactive target segmentation
scribbling interaction
two-stage network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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