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属性一致的物体轮廓划分模型
被引量：
1
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作者
孙劲光
李桃
董祥军
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第10期2985-2992,共8页
该文提出一种基于全卷积深度残差网络、结合生成式对抗网络思想的基于属性一致的物体轮廓划分模型。采用物体轮廓划分网络作为生成器进行物体轮廓划分;该网络运用结构相似性作为区域划分的重构损失,从视觉系统的角度监督指导模型学习;...
该文提出一种基于全卷积深度残差网络、结合生成式对抗网络思想的基于属性一致的物体轮廓划分模型。采用物体轮廓划分网络作为生成器进行物体轮廓划分;该网络运用结构相似性作为区域划分的重构损失,从视觉系统的角度监督指导模型学习;使用全局和局部上下文判别网络作为双路判别器,对区域划分结果进行真伪判别的同时,结合对抗式损失提出一种联合损失用于监督模型的训练,使区域划分内容真实、自然且具有属性一致性。通过实例验证了该方法的实时性、有效性。
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关键词
区域划分
矿石粒度分析
扩张卷积
跳跃连接
对抗式损失
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职称材料
题名
属性一致的物体轮廓划分模型
被引量：
1
1
作者
孙劲光
李桃
董祥军
机构
辽宁
工程技术
大学
辽宁矿山安全数据工程技术研究中心
齐鲁工业大学(山东省科学院)
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第10期2985-2992,共8页
基金
国家自然科学基金(61702241,61602226)
国家重点研发计划(2018YFB1402902,2018YFB1403303)。
文摘
该文提出一种基于全卷积深度残差网络、结合生成式对抗网络思想的基于属性一致的物体轮廓划分模型。采用物体轮廓划分网络作为生成器进行物体轮廓划分;该网络运用结构相似性作为区域划分的重构损失,从视觉系统的角度监督指导模型学习;使用全局和局部上下文判别网络作为双路判别器,对区域划分结果进行真伪判别的同时,结合对抗式损失提出一种联合损失用于监督模型的训练,使区域划分内容真实、自然且具有属性一致性。通过实例验证了该方法的实时性、有效性。
关键词
区域划分
矿石粒度分析
扩张卷积
跳跃连接
对抗式损失
Keywords
Region division
Rock granularity analyze
Dilated convolution
Skip connection
Adversarial loss
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
属性一致的物体轮廓划分模型
孙劲光
李桃
董祥军
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
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