一种基于多通道卷积神经网络的语义图像分割方法

摘要

本发明的一种基于多通道卷积神经网络的语义图像分割方法，所提出的网络模型结构包含6个通道，通过对每个通道的输出进行“加和”实现浅层与深层特征的融合，相比于单通道网络，这种结构能够提高语义图像的分割性能。整个网络模型结构还通过结合多孔算法来增大感受野，使得捕捉到的全局信息更加丰富。在测试阶段利用全连接条件随机场对分割的结果进行优化，能够进一步提高语义图像的分割性能。