一种边缘梯度插值的双分支deeplabv3+语义分割模型

摘要：

针对deeplabv3+解码器采用双线性插值的单一分支结构易导致图像的高频分量损失、语义分割精度不高的问题,采用索伯(Sobel)算子计算各像素点沿不同方向的边缘梯度值并结合双三次插值算法,提出一种边缘梯度插值方法;在此基础上,对1/8输入图像与编码器输出采用边缘梯度2倍上插值再经特征融合和边缘梯度2倍上插值操作,并与1/4输入图像经特征融合后再进行边缘梯度4倍上插值操作,从而提出一种边缘梯度插值的双分支deeplabv3+意义分割模型.对比实验结果表明,本文方法在VOC2012数据集上较原分割模型平均交并比指标有2.2％的提升,且对图像边缘细节分割有较好的视觉效果.

关键词：边缘梯度、图像插值、双三次插值、双线性插值、deeplabv3+、双分支结构、解码器、语义分割

所属期刊栏目：18

分类号：TP391;TP181(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;重庆市自然科学基金

在线出版日期：2023-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：604-612