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摘要
现有的超像素算法对所有像素采用相同的分割约束，导致超像素在边界粘附性和紧凑性之间产生多余的相互抑制。此外现有算法很少与深度网络结合使用。文中提出了一种内容自适应超像素分割网络，可以根据图片内容动态分配紧密度因子，使超像素在边界周围具有高边界粘附性，在其余区域具有高紧凑性。通过与其他复杂方法的比较试验，该方法有效地减少了边界粘附和紧凑性之间的折衷，同时产生了具有良好性能的超像素。
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现有的超像素算法对所有像素采用相同的分割约束，导致超像素在边界粘附性和紧凑性之间产生多余的相互抑制。此外现有算法很少与深度网络结合使用。文中提出了一种内容自适应超像素分割网络，可以根据图片内容动态分配紧密度因子，使超像素在边界周围具有高边界粘附性，在其余区域具有高紧凑性。通过与其他复杂方法的比较试验，该方法有效地减少了边界粘附和紧凑性之间的折衷，同时产生了具有良好性能的超像素。
