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基于空洞空间金字塔池化的雾天图像语义分割

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针对雾天图像语义分割中分割精度不高的问题,基于空洞空间金字塔池化、Xception模块和残差网络,提出一种雾天图像语义分割算法.该算法一方面使用空洞空间金字塔池化和残差网络,以多个采样率的并行卷积以及卷积核大小为1×1的卷积对输入图像进行多尺度的上下文特征提取;另一方面,采用解码器结构使用预训练后的Xception模块对提取的特征进行分类,得到每一个像素的预测结果,用于增强分割边界的细化得到边界精细的分割结果.实验表明,所提算法在foggy cityscapes数据集上的平均交并比为73.03％、73.81％与74.50％,分割性能良好.
Semantic segmentation of foggy images based on atrous spatial pyramid pooling

矫健、张磊、李晶

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佳木斯大学 信息电子技术学院,黑龙江 佳木斯 154007

雾天图像 语义分割 并行卷积 上下文特征 解码器

中国博士后科学基金黑龙江省自然科学基金优秀青年项目黑龙江省省属高等学校基本科研业务费项目优秀创新团队项目佳木斯大学优秀学科团队项目佳木斯大学博士专项科研基金启动项目

2019M661260YQ2019F0182019-KYYWF-1335JDXKTDG2019008JMSUZB2018-01

2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2020.07.0266

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(7)
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