基于改进Deeplab V3+网络的语义分割

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文件名称：基于改进Deeplab V3+网络的语义分割
文件大小：1.15MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-06 12:06:34
语义分割 Deeplab V3+模型 骨干网(ResNet101) 1D非瓶颈单元 深度学习的语义分割在计算机视觉领域中有非常广阔的发展前景，但许多分割效果较好网络模型占用内存大和处理单张图片耗时长.针对这个问题，把Deeplab V3+模型的骨干网（ResNet101）的瓶颈单元设计为1D非瓶颈单元，且对空洞空间金字塔池化模块（Atrous Spatial Pyramid Pooling，ASPP）的卷积层进行分解.该算法能大幅度降低Deeplab V3+网络的参数量，提高网络推理速度.基于PASCAL VOC 2012数据集进行对比实验，实验结果显示改进网络模型拥有更快的处理速度和更优的分割效果，且消耗更少的内存.