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  • 中国科学技术协会
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  • 中国仪器仪表学会、上海光学仪器研究所、中国光学学会工程光学专业委员会
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  • 庄松林
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基于多路径网络的权值调整图像语义分割算法
Re-coding semantic image segmentation method based on multi-path network
投稿时间：2019-04-02  
DOI：10.3969/j.issn.1005-5630.2020.01.008
中文关键词:  图像语义分割  多路径网络  权值调整  边缘信息
英文关键词:semantic image segmentation  multi-path network  weight redistribution  edge information
基金项目:国家重点研究发展计划（2016YFF0101400）
作者单位
秦晓飞 上海理工大学 光电信息与计算机工程学院, 上海 200093 
何玉帅 上海理工大学 机械工程学院, 上海 200093 
孙越 上海理工大学 机械工程学院, 上海 200093 
严浩通 上海理工大学 机械工程学院, 上海 200093 
林轩 上海理工大学 机械工程学院, 上海 200093 
摘要点击次数: 2410
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中文摘要:
      为提高图像语义分割准确程度，针对场景解析中类别边缘分辨清晰度，提出了一种基于多路径网络的权值调整图像语义分割算法。通过引入多路径网络和权值调整并对图像场景中的物体类别具有的特征进行分析，提高图像的语义分割的准确程度；通过采用ADE20K数据集进行训练，提高边缘信息的分割效果，使模型具有更好的泛化能力。此算法加快了网络收敛速度。
英文摘要:
      In order to improve the accuracy of semantic image segmentation, a semantic segmentation algorithm based on the multi-path network is proposed for the resolution of category edges in scene analysis. By analyzing the characteristics of object classes in image scenes, the idea of the multi-path network and weight adjustment is introduced to improve the accuracy of the algorithm. This paper uses the ADE20K dataset training to significantly improve the segmentation effect. The experimental verification of the public ADE20K dataset proves that compared with the popular image semantic segmentation algorithm, the algorithm has good model convergence ability and generalization ability, and the image edge information segmentation is significantly improved.
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