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基于对抗机制的RGBD语义分割半监督方法研究

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在对RGB-D图像进行语义分割时,由于场景中存在着复杂的视觉信息,需要大量的像素级别标签数据,会耗费大量人力.论文提出了一种基于生成式对抗网络的方法.在此网络训练过程中,引入了半监督技术,来减少利用标签数据,同时保持良好的分割精度.其中分割器网络生成一个预测图,鉴别器网络输出一个置信度图,该图给出了来自标签图或分割器输出图的像素概率.此外论文还提出了一种新的损失函数,是基于距离变换和逐像素的交叉熵,此损失函数可以更好地对边界像素进行分割.通过在数据集NYU-DepthV2上实验结果表明:论文方法相比原始方法MPixelacc,提高了5.25％,有效改善了分割目标类感染以及边界不清晰的问题.
Research on Semi-supervised Method of RGBD Semantic Segmentation Based on Adversarial Mechanism

程鑫、尹四清、崔建功、梁昊然

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中北大学软件学院 太原 030051

山西省军民融合软件工程技术研究中心 太原 030051

中北大学动态测试省部共建实验室 太原 030051

RGB-D图像 稀疏融合 生成对抗网络 半监督技术 分割器网络 鉴别器网络

国家重点研发计划山西省研究生创新项目

2019YFC01198002020SY398

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.06.033

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(6)
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