【摘 要】
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图像语义分割对场景理解等具有重要的作用,是当前计算机视觉领域研究的一个热点问题。针对当前图像语义分割方法存在的精度低等问题,提出语义分割-对抗模型(Semantic Segment
【基金项目】
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北京市自然科学基金重点项目(B类,KZ201410011014);北京市教委科研计划面上项目(KM201510011010)
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图像语义分割对场景理解等具有重要的作用,是当前计算机视觉领域研究的一个热点问题。针对当前图像语义分割方法存在的精度低等问题,提出语义分割-对抗模型(Semantic Segmentation Generative Adversarial Networks, SSGAN)。模型采用Deeplab-VGG16作为生成模型,通过对输入真实样本的学习,生成语义分割图;采用金字塔池(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)作为判别模型,对人工标记图与生成分割图进行高阶规律统计。在数
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