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發(fā)視頻基于Deeplabv3架構(gòu)的串聯(lián)空洞卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2021-04-29 |
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資料介紹
室外網(wǎng)球場實(shí)景環(huán)境下的語義分割是開發(fā)網(wǎng)球運(yùn)動(dòng)服務(wù)機(jī)器人需要解決的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。針對(duì)室外網(wǎng)球場環(huán)境由于光照、視角等因素的變化導(dǎo)致難以進(jìn)行精細(xì)分割的問題，提出一種基于 Deeplabv3架構(gòu)的串聯(lián)空洞卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Sacnet.該模型擴(kuò)展了空洞卷積的多尺度模塊，通過奇偶混合擴(kuò)張率增大訓(xùn)練中特征圖感受野，利用分組卷積減小 Sacnet模型時(shí)空復(fù)雜度。為克服小樣本訓(xùn)練容易過擬合的問題，在經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Resnet-50的基礎(chǔ)上，通過凍結(jié)批量歸一化（BN）層進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)在自制小樣本網(wǎng)球場數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明， Sacnet比現(xiàn)有Deeplabv3模型在測試精度提高了10.22%，且對(duì)于網(wǎng)球場邊界和小目標(biāo)語義分割結(jié)果更加準(zhǔn)確。
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