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上传时间: 2021-03-09
详细说明：语义分割是计算机视觉领域的关键问题之一。 最近，卷积神经网络（CNN）在语义分割任务中表现出了显着的性能。 但是，CNN需要足够数量的带注释的训练图像。由于需要大量的人工，这具有挑战性。.在本文中，我们建议使用3D模型自动生成具有像素级注释的合成图像。 通过随机采样渲染参数和添加随机背景图案，我们利用3D模型来生成对象外观和背景杂乱度高的合成图像。 然后，通过与公开可用的真实世界图像相结合，我们使用合成图像来增加训练样本以进行语义分割。 实验结果表明，使用我们的合成图像训练的CNN在PASCAL VOC.2012数据集中的语义分割任务上的性能有所提高。
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