使用九点双三次卷积插值方法改进的Deep Lab-v3模型

作者：宋国杰; 黄佳芳; 陈普春; 陈亚丽

来源：计算机应用研究, 2020, (09): 2876-2880.

DOI：10.19734/j.issn.1001-3695.2019.04.0125

• 图像语义分割
• Deep Lab-v3
• 双线性插值
• 双三次卷积插值 image semantic segmentation
• DeepLab-v3
• bilinear interpolation
• bicubic convolution interpolation

针对Deep Lab-v3模型中双线性插值方法只能从邻近的四个抽样点提取信息,导致图像分割的精确度下降问题,提出两个改进的Deep Lab-v3模型,即IDL-v3-1(improved Deep Lab-v3-1 model)和IDL-v3-2(improved Deep Lab-v3-2 model)。两个改进的模型使用九点双三次卷积插值方法替换Deep Lab-v3模型的双线性插值方法,以获得更精确的分割图像。在PASCAL VOC 2012数据集上检验发现,与Deep Lab-v3模型相比,IDL-v3-1和IDLv3-2的精确度分别提升了0.43%和0.59%,分割每张图像的耗时量分...

• 单位
  西南石油大学