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1. chinaXiv:202009.00071 [pdf]

基于卷积神经网络的语义分割算法研究

熊炜; 童磊; 金靖熠; 王传胜; 王娟; 曾春艳
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对语义分割中残差网络并不能完好地提取图像信息和分割效果差的问题,提出一种联合特征金字塔模型(JFP)用来融合残差网络的输出特征,并结合暗黑空间金字塔池化模型(ASPP)进一步提取特征,在解码部分,应用简单的解码结构,恢复图像尺寸完成语义分割,同时引入注意力模型作为辅助语义分割网络,辅助神经网络进行训练。该方法分别在Pascal VOC 2012数据集和增强的Pascal VOC 2012数据集对网络进行训练,并在Pascal VOC 2012的验证集上进行测试,其平均交并集之比(mIoU)分别达到了78.55%和80.14%,表明所提方法具有良好的语义分割性能。

submitted time 2020-09-28 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits336Downloads202 Comment 0

2. chinaXiv:201901.00010 [pdf]

融合背景估计与U-Net的文档图像二值化算法

熊炜; 王鑫睿; 王娟; 刘敏; 曾春艳
Subjects: Computer Science >> Integration Theory of Computer Science

针对低质量文档图像存在页面污渍、墨迹浸润、背景纹理等多种退化因素,提出一种融合背景估计与U型卷积神经网络(U-Net)的文档图像二值化算法。该算法首先进行图像对比度增强,然后通过形态学闭操作来估计文档图像背景,并利用全卷积网络,即U-Net对背景减除图像进行前景背景分割,最后采用全局最优阈值处理方法获得最终二值图像。实验结果表明,在2016和2017年国际文档图像二值化竞赛中本文算法的F值(F-measure,FM)、伪F值(pseudo F-measure,p-FM)、峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)、距离倒数失真度量(distance reciprocal distortion,DRD)比性能次优的经典算法最高有5.58%、2.47%、0.86dB、1.19%的性能提升。

submitted time 2019-01-03 From cooperative journals:《计算机应用研究》 Hits1296Downloads694 Comment 0

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