【摘 要】
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人像语义精细分割作为计算机视觉与模式识别领域中非常重要的一个研究方向,广泛应用于无人驾驶、医学图像等领域,传统的人像分割方法基于人工特征设计,提取方法单一,特征的鲁棒性不强,并且传统的特征方式提取速度慢。深度学习可以对特征自动表征和学习,并且深度学习在并行计算平台的支撑之下,分割识别速度快。本文针对人像分割领域存在的边界模糊问题,设计了两种基于深度学习的人像精细分割方法,实现了对人像自然数据集的高
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人像语义精细分割作为计算机视觉与模式识别领域中非常重要的一个研究方向,广泛应用于无人驾驶、医学图像等领域,传统的人像分割方法基于人工特征设计,提取方法单一,特征的鲁棒性不强,并且传统的特征方式提取速度慢。深度学习可以对特征自动表征和学习,并且深度学习在并行计算平台的支撑之下,分割识别速度快。本文针对人像分割领域存在的边界模糊问题,设计了两种基于深度学习的人像精细分割方法,实现了对人像自然数据集的高效分割。本文的主要研究内容及成果如下。针对深度学习卷积特征感受野单一问题,和人像分割的多尺度问题,设计了一种基于深度特征集成融合的人像精细分割方法,该方法提出了将多尺度特征进行集成学习的融合方式。首先通过深度学习的迁移学习方法,采用基于cityscapes数据集训练的PspNet语义分割模型进行权重初始化,对后面的特征进行特征集成融合,增强了模型特征的鲁棒性,并且整个模型是端到端学习和优化的。将所设计的集成特征融合模型与现有的深度检测算法进行对比,从实验结果可以看出本方法相比其它方法精度更加高。在特征集成融合模型的基础上,针对自然图像分割边界模糊问题,设计了一种深度特征增强机制的人像精细分割方法。集成融合模型输出的特征由于边界模糊问题会出现分割边界不精细问题,该方法通过对集成融合模型输出特征与图像输入直接融合,通过原图的特征来补全和增强集成融合模型的输出,将两者的特征设计了一个增强模块来进行融合,增强特征的边界感知能力,最终实现对增强后的特征进行预测和分割。本方法将所设计的增强特征机制模型与现有的深度分割算法以及深度特征集成融合模型进行对比,从实验结果可以看出本方法更有效。
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