基于FCN的图像语义分割算法研究

摘要

图像语义分割的传统方法是依靠人工设计提取特征,用机器学习的方法进行分类,来达到分割的效果,但是过程比较复杂,且最终的分割效果也不理想。为解决该问题,提出运用深度学习的方法自动提取图像中物体特征,实现端到端训练,并提升分割精度。采用的基础网络是ResNet-50,同时采用空洞空间金字塔池化模块进行有效的特征融合,并在最后一组卷积块中使用了空洞卷积来控制感受野,以提取多尺度信息。在解码阶段采用密集上采样卷积来获得最终的输出预测图。实验表明,该方法获得mIoU值为86.185%。