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基于特征上下文编码的实时语义分割网络.pptx
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,目录PartOnePartTwo特征上下文编码模块实时语义分割模块网络结构优化PartThree特征提取上下文编码特征融合编码器-解码器结构PartFour语义分割算法分割结果优化实时性能提升分割效果评估PartFive实时语义分割的应用场景基于特征上下文编码的优势在实际应用中的表现与其他方法的比较PartSix实验设置与数据集实验结果展示结果分析性能评估指标PartSeven基于特征上下文编码的实时语义分割网络总结未来研究方向与挑战THANKS
2024-10-03
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本发明涉及一种用于实时语义分割的高效多尺度上下文聚合网络,包括下采样模块、不对称卷积模块、多分支不对称卷积模块、空间注意模块、通道注意模块和上采样模块,所述不对称卷积模块包括两个或三个不对称卷积单元,所述多分支不对称卷积模块包括三个多分支不对称卷积单元。本发明网络主干分支的编码器与解码器部分基本成对称关系。在解码器最后,对图像进行一次上采样操作,即可获得原始分辨率图像。最后一次上采样模块即为分类卷积,其输出为原始分辨率大小的最终预测结果,将预测结果与对应的语义标签进行对比,目标函数设置为交叉熵损失函数,就
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基于场景上下文编码的图像语义分割标题：基于场景上下文编码的图像语义分割摘要：图像语义分割是计算机视觉领域的重要任务之一，旨在将图像中的每个像素分配到预定义的语义类别中。然而，传统的图像语义分割方法通常面临着像素级别的空间信息缺失和上下文信息的不充分问题。针对这些问题，本文提出了一种基于场景上下文编码的图像语义分割方法。首先，我们将图像分割任务转化为像素级别特征提取问题，并采用了一种全新的场景上下文编码器来获取更加丰富的上下文信息。接着，我们使用编码后的场景上下文特征进行像素级别的分割，并通过采用多尺度策略
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