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具有多个邻接树和多尺度特征的语义图像分割方法
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上传时间: 2021-03-12
详细说明：语义图像分割是图像理解的基础，是人类最重要的认知活动之一。 认知研究表明，人类新皮层信息的传递依赖于多尺度的认知过程，而上下文信息则有助于人类认知系统解决感知推理任务。 受多尺度认知机制和上下文效应的启发，本文提出了一种针对多尺度特征和上下文信息的语义图像分割方法。 为了集成多尺度特征，在将图像过度分割成小尺度片段之后，我们采用基于片段的分类器和CRF（条件随机场）模型来生成大尺度区域。 然后，我们使用区域的特征来训练基于区域的分类器。 为了捕获上下文，我们提出了一个多邻接树模型，其中每棵树代表一种类型的区域相关性，并且可以由与该相关性度量相对应的邻接图生成。 使用多树模型而不是通用图模型，我们可以通过一些简单的假设进行精确推断，并捕获多种类型的区域上下文相关性。 在MSRC-21和Stanford背景数据集上进行的实验表明，与使用单尺度特征的基于段的CRF模型相比，我们的方法具有优势。 结果证明了多尺度特征和上下文信息的重要性。
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