基于深度神经网络的图像语义分割方法研究

发布时间：2025-05-13 05:50

　　语义分割作为场景理解的一项关键技术,是近年来计算机视觉研究领域的重要课题之一。语义分割在像素上级别解决了目标分类和目标检测的问题,其目的是为输入图像中每个像素分配准确的语义标签,从而帮助计算机对场景进行感知与理解。得益于高效的信息感知能力,语义分割被广泛应用于实际生产生活的众多领域,如医学图像处理、自动驾驶辅助、遥感图像检测、虚拟现实等。 随着计算机硬件设备的飞速发展和深度学习理论的不断成熟,基于深度学习的图像处理算法展现出了相较于传统方法的巨大优势,促使计算机视觉技术飞速发展。近年来,基于深度神经网络的图像语义分割方法成为了语义分割领域的主流方法,深度神经网络以其优秀的特征学习与表示能力使得语义分割方法取得了突破性的进展。然而,当前语义分割模型仍然存在着许多需要改进的关键问题,尤其是在模型分割精度与效率的平衡上。一方面,许多轻量级语义分割网络为了追求实时性,过于精简了网络结构,从而导致丢失关键的特征信息,使得分割精度难以令人满意。另一方面,高精度的语义分割网络往往由复杂的编码器-解码器结构组成,具有推理速度慢、模型规模大的特点,难以在实际应用领域进行部署。因此,本文旨在探索如何在基于深...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 课题研究背景和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 基于DCNN的高精度语义分割研究现状
        1.2.2 基于DCNN的实时语义分割研究现状
    1.3 论文主要内容和章节安排
第二章 深度学习理论和评价准则
    2.1 引言
    2.2 全连接神经网络
    2.3 卷积神经网络
        2.3.1 卷积神经网络的特征
        2.3.2 卷积层
        2.3.3 池化层
        2.3.4 激活层
        2.3.5 随机失活Dropout
        2.3.6 批归一化层
        2.3.7 归一化指数函数Softmax
    2.4 图像语义分割评价准则
    2.5 数据集
    2.6 本章小结
第三章 基于双边特征融合的实时语义分割方法
    3.1 引言
    3.2 双边网络
        3.2.1 现有双边网络分析
        3.2.2 双边特征融合骨干网络
    3.3 多尺度上下文聚合模块
    3.4 注意力增强融合模块
    3.5 整体网络设计
    3.6 实验与分析
        3.6.1 实验环境配置
        3.6.2 消融试验
        3.6.3 模型对比分析
    3.7 本章小结
第四章 基于多尺度特征图的轻量化实时语义分割方法
    4.1 引言
    4.2 多尺度特征提取模块
        4.2.1 经典多尺度特征提取模块分析
        4.2.2 双边多尺度感知模块
    4.3 解码器
    4.4 整体网络设计
    4.5 实验与分析
        4.5.1 实验环境配置
        4.5.2 消融实验
        4.5.3 模型对比分析
    4.6 本章小结
第五章 总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 未来展望
参考文献



本文编号：4045837