一种多尺度CNN的图像语义分割算法

摘要：

针对目前多数图像语义分割方法需要人工设计图像特征的问题,借助卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)自动学习得到图像特征的优势,并综合考虑CNN的网络输入和物体上下文关系对图像语义分割结果的影响,以超像素为基本处理单元,结合多尺度技术和CNN网络设计了一种面向图像语义分割的多尺度CNN模型,并详细分析了该模型的结构以及模型推断.实验验证了所提出方法的有效性.

关键词：图像语义分割、卷积神经网络、多尺度技术、超像素、深度学习

所属期刊栏目：32

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家自然科学基金41401442;国家863计划项目2015AA1239013

在线出版日期：2017-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：57-64