【摘 要】
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随着深度学习和卷积神经网络的应用,图像语义分割的性能得到了大幅度提升。但当前图像语义分割算法在语义信息利用率及语义类别区分度方面仍有欠缺。为了进一步提升语义分割
【机 构】
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天津大学电气自动化与信息工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（61632018）
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随着深度学习和卷积神经网络的应用,图像语义分割的性能得到了大幅度提升。但当前图像语义分割算法在语义信息利用率及语义类别区分度方面仍有欠缺。为了进一步提升语义分割算法的性能,提出多层级的上下文信息机制,使用多层级特征对长距离的依赖关系信息和局部性较强的上下文信息进行提取,增强卷积神经网络特征的信息丰富度与类别区分度。所提多层级上下文信息机制在典型街道场景数据集Cityscapes验证集上的分割精度达77.2%,实验证明了所提方法的有效性。
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