工业烟尘图像分割是基于烟尘图像监测污染等级判定的重要环节.针对工业烟尘分割时存在的小目标烟尘漏检、大目标烟尘误检以及分割......

由于深度学习中语义分割模型参数量较大且算法耗时较长，不适合部署到移动端，针对此问题，提出了一种基于改进DeepLabv3+网络的轻量级语......

针对无人机获取的露天矿影像道路提取过程中道路边界信息丢失和路网提取不准确问题，提出了一种基于改进DeepLabv3+网络的露天矿路网......

针对活性污泥相差显微图像存在伪影且现有图像分割方法对丝状菌的分割精度不高等问题,提出一种以U-Net网络为基础,结合残差网络、......

全卷积神经网络(FCN)的图像语义分割算法不仅能够直接处理任意尺寸的图像,省去繁琐的中间步骤,实现端对端像素级分割,而且提高了分......

目的针对视觉目标跟踪(video object tracking,VOT)和视频对象分割(video object segmentation,VOS)问题,研究人员提出了多个多任......

为赋予语义分割网络在给定空间位置下选择性强调整体信息或细节信息的能力,提出了一种注意力融合算法,本算法在空洞空间金字塔池化......

随着国家经济逐步发展,人们的生活进入了小康社会,对社会安全及财产安全的要求也有所提高,此时,监控摄像设备就会起到十分关键的作......

针对多尺度下的目标分割问题,提出了一种多尺度特征融合的图像语义分割方法.该方法改进了空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,采用6种不......

云检测是遥感图像准确应用的基础。由于RGB彩色图像中云没有明显的颜色分布与纹理模式,导致云检测易产生误检且细节丢失严重。针对......

针对基于多列卷积神经网络的人群计数方法存在的多尺度特征信息丢失、融合不佳以及密度图质量不高等问题,提出了一种编码-解码结构......

为了解决传统立体匹配算法对立体图像在低纹理以及遮挡区域匹配效果较差的问题,设计了一种端到端的基于卷积神经网络(Convolutiona......