基于深度学习的图像语义分割算法研究.pdf

基于深度学习的图像语义分割算法研究 本文研究基于深度学习的图像语义分割算法，旨在提高图像分割的精度。文章提出了一种基于 ResNet-34 的图像语义分割算法，该算法使用迁移学习的方法在训练好的网络权重上进行微调，并使用跳跃连接将浅层特征与深层特征融合起来，以丰富特征图的信息。同时，引入注意力机制，使整个模型对图像的不同位置有侧重点，以提高分割的精度。 图像语义分割是人工智能中一个重要的研究方向，广泛应用于无人车驾驶、医疗影像分析与机器人等领域。基于卷积神经网络的图像语义分割方法可以提高图像分割的精度，但是深层网络输出的特征图中主要为全局信息，经常面临着语义和位置信息不可兼得的问题。 本文的方法借鉴了近年来深度神经网络在图像分类与图像分割方面的成功经验，同时也针对这些方法存在的不足提出了一些解决方案。例如，2015年 Long 等人提出了全卷积网络（FCN），这是深度学习首次成功地应用于图像分割领域。全卷积网络使用深度网络可以更好地提取特征并且将特征融合，以达到可以准确分割图像的目的。 然而，深度网络在训练时会产生梯度消失的问题，从而使网络参数不再更新。为了解决这一问题，本文使用残差网络作为特征提取网络，从而解决梯度消失的问题。此外，本文还使用注意力机制对图像中需要分割的地方进行重点标记，以提高分割的精度。 实验结果表明，本文方法比传统的全卷积网络模型在分割准确率上有所提升。因此，本文的方法可以提高图像语义分割的精度，为图像分析与理解提供了新的思路。 关键词：图像语义分割、深度学习、迁移学习、特征融合、注意力机制。 本文的贡献在于： 1. 提出了一种基于 ResNet-34 的图像语义分割算法，该算法使用迁移学习的方法在训练好的网络权重上进行微调，并使用跳跃连接将浅层特征与深层特征融合起来，以丰富特征图的信息。 2. 引入注意力机制，使整个模型对图像的不同位置有侧重点，以提高分割的精度。 3. 实验结果表明，本文方法比传统的全卷积网络模型在分割准确率上有所提升。 本文的方法可以提高图像语义分割的精度，为图像分析与理解提供了新的思路。