面向场景理解的细粒度图像分割算法研究

目录

声明

致谢

序言

1 引言

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状和发展趋势

1.3 本文的研究工作

1.4 本文的组织结构

1.5 本章小结

2 代表性图像分割算法

2.1 FCN图像分割算法

2.2 SegNet图像分割算法

2.3 FCIS图像分割算法

2.4 Mask R-CNN图像分割算法

2.5 算法对比与分析

2.6 本章小结

3 基于特征金字塔注意力的图像分割算法

3.1 相关算法

3.2 目标检测网络

3.3 Mask分支的全卷积网络

3.4 FPA注意力机制

3.5 实验分析

3.6 本章小结

4 基于全局特征金字塔注意力的细粒度图像分割算法

4.1 细粒度图像分割

4.2 GFPA模块

4.3 Open Images V4数据集

4.4 网络训练过程

4.5 实验结果

4.6 本章小结

5 总结与展望

5.1 工作总结

5.2 工作展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

学位论文数据集