基于交叉分割识别法的小颗粒对象的半语义分割方法

摘要：

本文提出了一种基于交叉分割的小颗粒对象的半语义分割方法.该方法针对小颗粒物体的对象检测问题中遇到的图像尺寸大导致检测模型过大问题、检测对象占图像整体比例小导致查全率低的问题和标记同一张图中有大量小对象时人工工作量过大的问题等难点,通过将大尺寸图像以一种特殊的方式裁剪成多张小图像分别识别后合并成对象检测的结果.该方法是一种介于传统的对象检测算法和语义分割算法之间的半语义分割的算法,既拥有对象检测的快速的处理速度,又具有对非矩形对象的合理划分边缘的特点,同时还具有模型尺寸小、易于并行化、查全率查准率高和数据标记工作量小等特点.

关键词：对象检测、语义分割、小颗粒对象、大尺寸图像、查全率

所属期刊栏目：12

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：238-240,251