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目前在图像语义分割领域中多采用基于像素分类的方法对图像进行分割.此类方法由于缺少对图像的整体理解,导致图像分割后出现不符合场景的类别,整体分割结果不佳.针对上述图像分割的问题,本文设计了一个融合场景上下文编码模块的多任务网络,利用场景知识来指导语义分割同时也能完成场景的分类任务.实验结果表明,此方法能够减少在语义分割中不合理类别出现的概率,使图像的整体分割效果优于经典的编解码模型及FCN模型,同时能够对场景所属类别进行预测.