DeepLabV3+的改进方法主要包括: 1.引入Encoder-Decoder结构:这个设计结构是为了解决图像分辨率的问题,通过加入ASPP策略,在编码器(利用atrous convolution生成任意维度的特征)后面级联解码器(注意,不再是直接一步恢复到原始大小),进而恢复边界细节信息。 2.改进主干网络:DeepLabV3+采用了Xception模型作为主干网络,提高了...
1 DeepLabV3+网络提取道路的方法 1.1 DeepLabV3+网络结构 DeepLabV3+采用基于全卷积神经网络的编解码器结构,将DeepLabV3模型作为编码器。在道路提取过程中,先由深度卷积层初步提取道路特征,结合空间金字塔池化后的道路特征,最后进行上采样实现道路分割。用于道路提取的DeepLabV3+模型如图1所示。 图1 用于道路提取的DeepLab...
为验证本文方法的有效性和模型性能,采用定性可视化的方式对改进的网络模型以及一些经典语义分割模型进行分析,测试用的图像与定量评估所用一致,仅经过图像张量化、标准化处理,分割结果如图6所示,其中第1列为输入的测试图像,第2列为标注图,第3～6列分别为DSS[7]、LinkNet[16]、DeepLabv3+算法以及本文算法的烟雾分割结果。
(54)发明名称改进DeepLabv3+模型的电力线语义分割方法(57)摘要本发明公开了一种基于改进DeepLabv3+模型的电力线语义分割方法,所述方法用轻量级PP‑LCNet替换原始DeepLabv3+主干网络Xception,有效减少参数量并提升预测速度,在空洞空间金字塔池化模块中增加空洞卷积分支和级联卷积,获取具有更大感受野的多尺度特征从而减少漏...
计算机科学与探索 Journal of Frontiers of Computer Science and Technology ISSN 1673-9418,CN 11-5602/TP 《计算机科学与探索》网络首发论文 题目: 改进 DeepLabv3+网络的肠道息肉分割方法 作者: 王亚刚,郗怡媛,潘晓英 网络首发日期: 2019-11-18 引用格式: 王亚刚,郗怡媛,潘晓英.改进 DeepLabv3+网络的肠道息肉...
1.基于改进DeeplabV3+的地物分类方法研究2.改进DeepLabV3+网络的遥感影像农作物分割方法3.一种结合双注意力机制和层次网络结构的细碎农作物分类方法4.改进DeepLabV3+的农作物病害分割方法5.基于改进空间-协调注意力UNet的多作物分类提取 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
为了提高结肠镜下肠道息肉检测率,提出了一种改进 Deep Labv3+网络的肠道息肉分割方法。在数据预处理阶段,利用中值滤波的非线性滤波特性去除掉图像反光区域,并结合 Grab Cut算法对息肉区域进行预提取,得到息肉位置的粗分割结果,将其与原图叠加以増强息肉位置的信号强度。在网络结构上,将通过神经架构搜索得到的最优密集...
本发明的一种基于deeplabv3+的改进语义分割方法,将训练图片输入骨干网络resnet101中进行特征提取;然后通过空洞空间金字塔池化层进一步提取特征图信息;将输出的特征图进行2倍上采样,与骨干网络resnet101中的1/8原图大小的高分辨低级特征进行拼接;然后再次进行2倍上采样,与骨干网络resnet101中的1/4原图大小的高分辨低级...
针对利用DeepLabV3+网络模型进行道路提取时存在的道路信息不完整和细节信息丢失的问题,本文提出了一种改进DeepLabV3+网络的遥感影像道路提取方法。该方法以轻量级的MobileNetV2作为骨干网络进行特征提取,采用空间金字塔池化模块获得多尺度道路信息特...
摘要：为解决自动识别方法在道路提取时存在漏提、错提现象，提出一种引导式道路提取方法提高修正效率。在Ｄ ｅｅｐＬａｂＶ３＋原有输入通道（３通道）的基础上添加额外输入通道（第４通道），将道路的４个极点转化为二维高斯热图后作为额外通道输入网络，网络以极点作为引导信号，使网络适用于引导式道路提取任务；设计...