一种新的多尺度深度学习图像语义理解方法研究

发布时间：2017-08-14 12:18

  本文关键词：一种新的多尺度深度学习图像语义理解方法研究

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【摘要】：如何在深度学习中融合图像的多尺度信息,是基于深度学习的视觉算法需要解决的一个关键问题。本文提出一种基于多尺度交替迭代训练的深度学习方法,并应用于图像的语义理解。算法采用卷积神经网络(CNN)从原始图像中提取稠密性特征来编码以每个像素为中心的矩形区域,将多个尺度图像交替迭代训练,能够捕获不同尺度下的纹理、颜色和边缘等重要信息。在深度学习提取特征分类结果的基础上,提出了一种结合超像素分割的方法,统计超像素块的主导类别,来校正分类错误的像素类别,同时描绘出目标区域边界轮廓,完成最终的语义理解。在Stanford Background Dataset 8类数据集上验证了本文方法的有效性,准确率达到77.4%。
【作者单位】： 天津理工大学天津市智能计算及软件新技术重点实验室计算机视觉与系统省部共建教育部重点实验室;
【关键词】： 图像语义理解 超像素分割 卷积神经网络(CNN) 深度学习
【基金】：国家自然科学基金(61202168;61403281;61472278) 天津市自然科学基金重点(14JCZDJC31700) 天津市高校发展基金(20120802;20130704)资助项目
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言图像语义理解结合了图像像素分类和图像分割,对测试图像中的每一个像素分配一个离散的语义类别标签,并通过图像分割得到目标区域。图像语义理解的目的是描绘出目标的轮廓,并对每一个目标区域标注一个类别标签,从整体上对图像进行理解。有很多学者致力于图像理解的研究工

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本文编号：672648