【摘 要】
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针对目前多数图像语义分割方法需要人工设计图像特征的问题,借助卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)自动学习得到图像特征的优势,并综合考虑CNN的网络输入和物
【机 构】
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东华理工大学测绘工程学院,流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(41401442);国家863计划项目(2015AA1239013)
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针对目前多数图像语义分割方法需要人工设计图像特征的问题,借助卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)自动学习得到图像特征的优势,并综合考虑CNN的网络输入和物体上下文关系对图像语义分割结果的影响,以超像素为基本处理单元,结合多尺度技术和CNN网络设计了一种面向图像语义分割的多尺度CNN模型,并详细分析了该模型的结构以及模型推断。实验验证了所提出方法的有效性。
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