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			加急見(jiàn)刊
		
        
		

		
		
        
			
        
				
				
				
        
					
					
        
						
						
        面向機器視覺(jué)檢測的CNN語(yǔ)義分割方法進(jìn)展
        
						
        黃堅; 劉桂雄  華南理工大學(xué)機械與汽車(chē)工程學(xué)院院; 廣州510641
        

					
        
					
        摘要：圖像分割是機器視覺(jué)的關(guān)鍵步驟。本文針對目前經(jīng)典圖像分割方法、基于圖論的圖像分割方法與語(yǔ)義分割方法,尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Convolutional Neural Networks,CNN)應用于語(yǔ)義分割存在問(wèn)題,系統比較編-解碼器、多孔卷積等端到端語(yǔ)義分割架構的結構、體系演進(jìn)、特點(diǎn)及趨勢、技術(shù)水平,指出CNN端到端語(yǔ)義分割方法的并聯(lián)模塊設計、多孔卷積層多孔比例選取、其他多尺度特征提取算法均值得深入研究,分割方法與評價(jià)規則算法、輔助標注、邊緣智能計算和并行調度計算結合是研究重要趨勢。
        
					
        注: 保護知識產(chǎn)權,如需閱讀全文請聯(lián)系激光雜志社
        
				
        
				

			
        
		
        

		
		

	
        

	
	
	
	
	
	
	
	


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