共被期刊论文引用了2次
您的检索式：您选中1篇文献正在查看引证文献汇总
|
|
|
题名
|
作者
|
年代
|
出处
|
被引量
|
| 1 | 结合超像素分割的多尺度特征融合图像语义分割算法显示文摘深度学习的发展加快了图像语义分割的研究。目前,最有效的图像语义分割研究方法大部分都是基于全卷积神经网络(FCNN),尽管现有的语义分割方法能有效地对图像进行整体分割,但对于图像中的重叠遮挡物体不能清晰地识别出边缘信息,也不能有效地融合图像高低层的特征信息。针对以上问题,在采用FCNN来解决图像语义分割问题的基础上,利用超像素分割对物体边缘的特殊优势作为辅助优化,对粗糙分割结果进行优化。同时在FCNN中利用空洞卷积设计了一个联合局部跨阶段的多尺度特征融合模块,其能有效地利用图像的空间信息。此外还在网络的上采样模块中加入跳跃连接结构,用来增强网络的学习能力,在训练过程中采用2个损失函数来保证网络稳定收敛和提升网络的性能,图像语义分割网络在公开的数据集PASCALVOC2012上进行训练测试。实验结果表明,该改进算法在像素精度和分割准确率方面均有提升,且具有较强的鲁棒性。 | 官申珂 林晓 郑晓妹 朱媛媛 马利庄 | 2021 | 图学学报2021，42，3： | 5 |
| 2 | 计算机深度学习在遗迹景观修复中的应用研究显示文摘随着遗迹景观的疾速消逝与破败,系统科学地开展保护与修复研究工作尤为重要。该研究提出基于人工智能方法,以遗址景观卫星遥感影像为基础研究数据,使用对抗生成式神经网络(GAN)以特征学习和特征复原的方式重新修复遗迹景观损坏、缺失段落,为遗迹景观空间布局的研究与后续保护工作提供全新方位解读及理论支持。结果表明,利用计算机深度学习特定数据学习解析能力,可有效学习遗迹景观空间特征数据逻辑关系并进行遗迹景观修复。 | 王磊 李鹏波 | 2022 | 华中建筑2022，40，1： | 0 |
您所在的机构暂未开通此部分的功能，请联系管理员