deeplab: semantic image segmentation with deep convolutional nets, atrous convolution, and fully connected crfs
时间: 2023-04-27 19:02:21 浏览: 89
Deeplab是一种使用深度卷积网络、空洞卷积和全连接CRFs的语义图像分割方法。它能够对图像中的每个像素进行分类,从而实现对图像的精细分割。其中,空洞卷积可以增加感受野,提高分割的准确性;全连接CRFs可以对分割结果进行后处理,进一步提高分割的质量。
相关问题
STransFuse: Fusing Swin Transformer and Convolutional Neural Network for Remote Sensing Image Semantic Segmentation
STransFuse是将Swin Transformer和卷积神经网络(CNN)相融合的一种方法,用于遥感图像语义分割任务。具体而言,STransFuse首先使用Swin Transformer提取图像的全局特征,然后将这些特征与CNN中提取的局部特征进行融合,从而获得更准确的语义分割结果。在实验中,STransFuse在多个遥感图像数据集上取得了优异的性能表现,证明了其在遥感图像分析中的有效性和实用性。
fully convolutional networks for semantic segmentation
完全卷积网络(Fully Convolutional Networks, FCN)是用于语义分割的一种深度学习模型。它通过将全连接层替换为卷积层来保留输入图像的空间信息,并通过上采样或反卷积操作来恢复高分辨率的分割结果。这种模型在处理大尺寸图像时特别有效。