基于深度级联网络的多任务图像处理方法

摘要：

提出一种新的多任务深度网络结构,用于合并一些独立的图像处理任务(例如去噪、去雾和语义分割等).通过为每个单独的任务提供额外的解码路径来扩展常规的U型网络,并探索从一个路径到另一个路径的输出和连接的深度级联方式.实验结果表明,该方法只需少量的训练参数,即可在去噪和语义分割,以及渐进式的由粗到细的语义分割任务上展示出有效性,并获得比多个单独训练或者联合训练的网络更好的性能.

关键词：图像处理;多任务学习;深度级联;语义分割

所属期刊栏目：32

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：2019年度宣城职业技术学院教学研究项目2019jyxm0649

在线出版日期：2021-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：50-56