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多级特征融合下的高精度语义分割方法

王晓华  叶振兴  王文杰  张蕾  
【摘要】:为解决图像语义分割中边缘分割模糊与小目标物体分割不精细的问题,提出了一种高精度语义分割方法。该方法利用MobileNetV3网络,提取多级的浅层轮廓特征和深层语义特征,通过PSP-Net模型中的金字塔池化模块和上采样操作,将多级浅层的轮廓特征信息与深层的语义特征信息进行融合,实现了多级特征融合的高精度图像语义分割。在Nyu-V2数据集上实验的结果表明,该算法明显提高了对小目标特征的描述能力。在Pascal-VOC2012数据集上进一步验证了该算法的泛化性。与3种主流方法进行了实验对比,该算法的分割精度相比Deeplabv3+提高了2.1%,相比PSP-Net提高了5.1%,相比SEG-Net提高了10.9%。

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