基于深度卷積和多特征融合的圖像語(yǔ)義分割方法研究

基于深度卷積和多特征融合的圖像語(yǔ)義分割方法研究基于深度卷積和多特征融合的圖像語(yǔ)義分割方法研究

摘要：圖像語(yǔ)義分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究方向之一，它旨在將圖像中的每個(gè)像素分配給其對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義類別。本文基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和多特征融合的思想，提出了一種新的圖像語(yǔ)義分割方法。首先，通過(guò)設(shè)計(jì)合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，搭建了一個(gè)端到端的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于對(duì)圖像進(jìn)行特征提取和語(yǔ)義分割。其次，采用多特征融合的策略，將來(lái)自不同層級(jí)特征的信息進(jìn)行融合，以改善語(yǔ)義分割的準(zhǔn)確性和魯棒性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在各類別像素的準(zhǔn)確率和召回率上均超過(guò)了傳統(tǒng)方法，并且在不同類型圖像上都具有較好的性能。

1.引言

圖像語(yǔ)義分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要研究方向，其應(yīng)用廣泛，包括自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)影像分析等。傳統(tǒng)的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法對(duì)于圖像語(yǔ)義分割存在一些限制，如特征表示能力有限等。而深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）具有強(qiáng)大的特征表示能力，因此可以應(yīng)用于圖像語(yǔ)義分割任務(wù)。

2.相關(guān)工作

近年來(lái)，研究者們提出了許多基于深度學(xué)習(xí)的圖像語(yǔ)義分割方法。其中，基于FCN（全卷積網(wǎng)絡(luò)）的方法是最為經(jīng)典的一種。FCN網(wǎng)絡(luò)通過(guò)去掉全連接層、添加上采樣層等方式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)任意尺寸輸入圖像的像素級(jí)預(yù)測(cè)。然而，F(xiàn)CN網(wǎng)絡(luò)中特征表示的感受野較小，因而在處理細(xì)小目標(biāo)時(shí)容易出現(xiàn)分割不準(zhǔn)確的情況。

3.方法設(shè)計(jì)

本文提出的圖像語(yǔ)義分割方法主要包括兩個(gè)部分：網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)和多特征融合的策略。

3.1網(wǎng)絡(luò)模型的設(shè)計(jì)

為了提取圖像的語(yǔ)義特征，本文搭建了一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型由多個(gè)卷積層、池化層和上采樣層組成，其中卷積層用于提取圖像的局部特征，池化層用于降維和保留主要信息，上采樣層用于將特征圖像恢復(fù)到原始尺寸。

3.2多特征融合的策略

在進(jìn)行語(yǔ)義分割時(shí)，圖像的不同層級(jí)特征具有不同的表示能力，因此將不同層級(jí)特征進(jìn)行融合有助于提高分割效果。本文采用了一種多特征融合的策略，將來(lái)自不同層級(jí)特征的信息進(jìn)行融合。具體而言，本文提出了一種特征融合模塊，該模塊通過(guò)將不同層級(jí)特征進(jìn)行逐像素加權(quán)平均，得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。

4.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證所提出方法的有效性，本文在常用的語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在各類別像素的準(zhǔn)確率和召回率上均超過(guò)了傳統(tǒng)方法，并且在不同類型圖像上都具有良好的性能。

5.結(jié)論

本文基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多特征融合的思想，提出了一種新的圖像語(yǔ)義分割方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，所提出的方法具有較高的分割準(zhǔn)確率和魯棒性，能夠有效地解決圖像語(yǔ)義分割的問(wèn)題。然而，本文方法仍存在一些不足之處，如對(duì)于遮擋嚴(yán)重的目標(biāo)分割效果較差。因此，后續(xù)工作可以繼續(xù)改進(jìn)算法，并在更廣泛的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證本文提出了一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多特征融合的圖像語(yǔ)義分割方法。通過(guò)多個(gè)卷積層、池化層和上采樣層的組合，該方法能夠有效提取圖像的局部特征并恢復(fù)到原始尺寸。同時(shí)，采用了一種多特征融合的策略，將來(lái)自不同層級(jí)特征的信息進(jìn)行加權(quán)平均，得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在常用的語(yǔ)義分割