基于Gloabl-Local评估方法的U-Net图像分割

来源 :计算机与数字工程 | 被引量 : 5次 | 上传用户：yuhuipin1

【摘要】

：

精确的图像分割是完成图像中物体姿态、大小估计的重要步骤,但由于物体的多样性、复杂性等原因,使得图像分割在计算机视觉领域仍然是具有挑战性的任务。针对标准U-Net模型实现端到端的图像分割时精确度不高、训练难以收敛等问题设计了一种基于Gloabl-Local评估方法的U-Net图像分割方法。首先根据同时兼顾全局信息和局部信息能够得到精确的图像分割图,论文提出了Gloabl-Local训练过程易拟合等问

【作者】

：

余玉琴蔡晨

【机构】

：

上海理工大学

【出处】

：

计算机与数字工程

【发表日期】

：

2019年04期

【关键词】

：

Gloabl-Local评估方法改进U-Net 图像分割全局信息局部信息 Global-Local evaluation method improved

【基金项目】

：

中国国家自然科学基金项目(编号:61673276),上海市科委地方能力建设项目(编号:15550502500)资助

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