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条件随机场像素建模与深度特征融合的目标区域分割算法
被引量:
11
1
作者
李宗民
徐希云
+1 位作者
刘玉杰
李华
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1000-1007,共8页
针对已有的基于深度神经网络的目标区域分割算法在目标边界分割效果中存在的问题,提出融合图像像素信息与图像语义信息的目标区域分割算法.首先通过加入注意力模块的深度神经网络提取图像语义级别的信息,得到图像语义级别的全局特征;然...
针对已有的基于深度神经网络的目标区域分割算法在目标边界分割效果中存在的问题,提出融合图像像素信息与图像语义信息的目标区域分割算法.首先通过加入注意力模块的深度神经网络提取图像语义级别的信息,得到图像语义级别的全局特征;然后利用条件随机场模型对图像局部区域进行像素级别建模,得到图像的局部细节特征;最后综合利用图像的局部细节特征和图像的全局特征,得到目标区域的分割结果.实验结果表明,与已有的算法相比,该算法能够更好地分割出目标的边界区域,抑制边界区域分割粗糙的问题,得到较准确的目标分割区域.
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关键词
注意力模块
条件随机场
卷积神经网络
目标区域分割
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职称材料
题名
条件随机场像素建模与深度特征融合的目标区域分割算法
被引量:
11
1
作者
李宗民
徐希云
刘玉杰
李华
机构
中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院
中国科学院计算技术研究所计算机应用研究中心
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018年第6期1000-1007,共8页
基金
国家自然科学基金(61379106
61379082
+2 种基金
61227802)
山东省自然科学基金(ZR2013FM036
ZR2015FM011)
文摘
针对已有的基于深度神经网络的目标区域分割算法在目标边界分割效果中存在的问题,提出融合图像像素信息与图像语义信息的目标区域分割算法.首先通过加入注意力模块的深度神经网络提取图像语义级别的信息,得到图像语义级别的全局特征;然后利用条件随机场模型对图像局部区域进行像素级别建模,得到图像的局部细节特征;最后综合利用图像的局部细节特征和图像的全局特征,得到目标区域的分割结果.实验结果表明,与已有的算法相比,该算法能够更好地分割出目标的边界区域,抑制边界区域分割粗糙的问题,得到较准确的目标分割区域.
关键词
注意力模块
条件随机场
卷积神经网络
目标区域分割
Keywords
atten
tion
module
condi
tion
al
random
fields
convolu
tion
al
neural
networks
object
region
segmenta
-
tion
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
条件随机场像素建模与深度特征融合的目标区域分割算法
李宗民
徐希云
刘玉杰
李华
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2018
11
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