基于深度学习的手分割算法研究

摘要

cqvip:第一视角的人手分割在人机交互、虚拟现实方面具有非常重要的应用价值,但是由于图像中人手区域占比较大,精确的人手分割仍然是一个很具有挑战性的问题。本文提出一种基于深度学习的手部分割算法,利用卷积神经网络强大的特征提取能力提取人手图像的特征,模仿人类视觉注意力机制提出Attention模块为特征图中的不同区域赋予更具辨别性的权值,同时为了能有效地提取不同尺度物体的特征,设计空洞卷积DCB模块在同一尺度大小的特征图上提取不同尺度特征。在3个人手数据集上的实验结果表明本文提出的算法能够有效地分割出手部区域并超越了其它的算法,达到了最优的分割效果。