语义分割 pspnet
时间: 2023-08-31 21:07:24 浏览: 72
PSPNet是一种用于语义分割的深度学习网络模型,它通过使用金字塔池化模块来整合基于不同区域的上下文信息,从而提供了有效的全局上下文先验。相比于其他最先进的方法,PSPNet在效果上表现更好。\[1\]
金字塔池化模块可以收集具有层级的信息,比全局池化更有代表性。同时,PSPNet的计算量并没有比原来的空洞卷积FCN网络有很大的增加。在端到端学习中,全局金字塔池化模块和局部FCN特征可以被同时训练。\[2\]
PSPNet在语义分割任务中具有优越的性能。它利用金字塔池化模块和金字塔场景解析网络来聚合不同区域的全局上下文信息,从而生成高质量的场景解析结果。该方法在不同的数据集上实现了最先进的性能,例如在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上的mIoU准确性分别为85.4%和80.2%。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PSPNet | 语义分割及场景分析](https://blog.csdn.net/qq_42722197/article/details/125611648)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [语义分割-PSPNet](https://blog.csdn.net/weixin_43925119/article/details/109706219)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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