多尺度特征融合的图像语义分割

• 作 者: 马冬梅 杨彩锋 李鹏辉
• 机 构: 西北师范大学物理与电子工程学院
• 出 处: 西北师范大学学报(自然科学版)
• 发表日期: 2020年01期
• 关键词: 语义分割 空洞空间金字塔池化 空洞卷积 semantic segmentationASPPatrous convolution
• 基金项目: 国家自然科学基金资助项目(61961037)

针对多尺度下的目标分割问题,提出了一种多尺度特征融合的图像语义分割方法.该方法改进了空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,采用6种不同采样率空洞卷积并行架构增强了对输入图像信息的提取,该模块可以获取多尺度的卷积特征,从而进一步增强图像分割能力.通过在PASCAL VOC 2012数据集上进行训练和验证,达到了82.0%的平均像素准确率和71.9%的平均交并比.实验结果表明:通过改进空间维度上的ASPP模块,该方法可以达到良好的图像语义分割效果.