面向图像语义分割的生成对抗网络模型

作者：张嘉祺; 赵晓丽; 董晓亚^*; 张翔

来源：传感器与微系统, 2019, 38(08): 50-53.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2019)08-0050-04

• 语义分割
• 生成对抗网络
• 深度学习
• 数字图像处理

图像语义分割一直是计算机视觉中具有挑战性的任务之一。目前多数基于卷积神经网络的语义分割算法存在分割结果不精确,不连续等问题。为了提高图像分割效果,提出了基于生成对抗学习的图像语义分割网络模型。该模型由生成网络和判别网络两部分组成。生成网络含有五个模块,主要作用是生成语义分割图,判别网络与生成网络进行对抗训练,优化生成网络以使生成图像更加接近于Ground Truth。通过在Pascal VOC 2012数据集上对图像进行语义分割的分析,验证了该算法可以有效提高图像语义分割的精度。

• 单位
  上海工程技术大学