【摘 要】
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自全卷积网络(Fully Convolutional Network, FCN)提出以后,应用深度学习技术在图像语义分割领域受到了许多计算机视觉和机器学习研究者的关注,现在这一方向已经成为人工智能方向的研究热点. FCN的核心思想是搭建一个全卷积网络,输入任意尺寸的图像,经过模型的有效学习和推理得到相同尺寸的输出. FCN的提出给图像语义分割领域提供了新的思路,但也存在很多的缺点,比如特征分辨率低
【基金项目】
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广东省普通高校“人工智能”重点领域专项(2019KZDZX1027),中国高等教育学会专项课题(2020JXD01),广东高校省级重点平台和重大科研项目(2017KTSCX048),广东省中医药局科研项目(20191411)。
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自全卷积网络(Fully Convolutional Network, FCN)提出以后,应用深度学习技术在图像语义分割领域受到了许多计算机视觉和机器学习研究者的关注,现在这一方向已经成为人工智能方向的研究热点. FCN的核心思想是搭建一个全卷积网络,输入任意尺寸的图像,经过模型的有效学习和推理得到相同尺寸的输出. FCN的提出给图像语义分割领域提供了新的思路,但也存在很多的缺点,比如特征分辨率低、对象存在多尺度问题等.随着研究者不断的钻研,卷积神经网络在图像分割领域逐渐得到了优化和拓展,基于FCN
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