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[IEEE 2018年第25届国际图像处理大会(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理大会(ICIP) - 用于语义分割的密集反卷积网络

DOI：10.1109/icip.2018.8451256 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 最近，探索全卷积网络（FCN）中不同层的多特征图以获取语义分割的上下文信息受到了广泛关注。本文提出了一种用于语义分割的新型编码器-解码器架构——密集反卷积网络（DDN），该架构通过深层卷积层的特征图对浅层反卷积层进行密集上采样。所提出的DDN支持端到端训练，使我们能够充分挖掘图像中嵌入的多尺度上下文线索。实验结果表明，在PASCAL VOC 2012数据集上，我们的DDN性能优于以往的FCN和编码器-解码器网络（EDN）。
作者： Wenbin Yang，Quan Zhou，Jingnan Lu，Xiaofu Wu，Suofei Zhang，Longin Jan Latecki
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种新颖的编码器-解码器架构用于语义分割，通过从深层到浅层密集上采样特征图来充分挖掘多尺度上下文信息。

研究成果

DDN模型通过密集连接卷积层与反卷积层，有效捕获了语义分割所需的多尺度上下文信息，在PASCAL VOC 2012数据集上以74.4%的mIOU超越了当前最先进的基于FCN和EDN的方法。未来工作可拓展至视频序列等时空领域。

研究不足

该论文未明确讨论局限性，但潜在方面包括深度网络的计算复杂度、对预训练权重的依赖以及需要大型数据集。对于实时应用或处理超大图像，可能需要进行优化。

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