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计算机软件及计算机应用论文_结合ASPP与改进HR
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摘要：文章目录 1 引言 2 改进的Re-ASPP-HRNet 2.1 网络模型结构 2.2 改进的高分辨率网络 2.3 ASPP模块的改进 2.4 解码部分结构设计 3 实验与分析 3.1 数据集 3.2 评价标准 3.3 模型训练 3.4 实验设计 4 结
文章目录
1 引言
2 改进的Re-ASPP-HRNet
2.1 网络模型结构
2.2 改进的高分辨率网络
2.3 ASPP模块的改进
2.4 解码部分结构设计
3 实验与分析
3.1 数据集
3.2 评价标准
3.3 模型训练
3.4 实验设计
4 结论
文章摘要:针对经典语义分割算法中存在的模型庞大、训练困难以及多尺度目标分割等问题,基于空洞空间金字塔池化（ASPP）和高分辨率网络（HRNet）提出了一种高效的多尺度图像语义分割方法。首先利用深度可分离卷积结合1*1卷积的方式改进了HRNet的基础模块,减少了模型参数;其次通过在全部的卷积层之后、修正线性单元（relu）激活函数之前添加批归一化层（BN）改善DeadRelu问题;最后添加了使用混合扩张卷积框架重构的ASPP,使用并行的上采样通道融合二者的优势,获得空间精准的分割结果,提出了Re-ASPP-HRNet。在公开数据集PASCAL VOC2012和CityScapes上的实验表明,改进后的方法相比于原HRNet分别实现了0.8%、0.5%平均交并比的精度提升,且减少了1/2的参数数量以及1/3占用内存。进一步提升了网络的性能,实现了更加高效可靠、有普适性的多尺度语义分割算法。
文章关键词:
论文分类号:TP391.41
文章来源：《计算机产品与流通》 网址: http://www.jsjcpylt.cn/qikandaodu/2021/1113/1816.html