移动端实时人像分割算法研究

作     者：王泽荣 WANG Ze-rong

作者机构：四川大学计算机学院成都610065 

出 版 物：《现代计算机（中旬刊）》 (Modern Computer)

年 卷 期：2018年第3期

页      码：66-69页

摘      要：随着智能手机的流行和移动端计算性能的提升,针对移动端人像处理的应用越来越多,而实时的肖像分割正在变得越来越重要。随着近几年深度学习的兴起,利用CNN做图像分割逐渐成为主流,近几年越来越多的学者开始利用FCN做前端特征提取,利用条件随机场或者隐马尔科夫做后端处理,这样的方法在一定程度上提升baseline的mean-IOU,但是这样的网络模型太耗时,没法在移动端做到实时。在全卷积网络模型的基础上设计一个精简的网络模型,在自采集的10万张训练集上训练的模型,在300张测试集上达到94.6%的mean IOU,在Titan-X上单帧分割时间2.1ms,同样的网络模型在i Phone6上可以做到实时分割。

主 题 词：全卷积网络 深度学习 实时分割 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 080203[080203] 0835[0835] 0802[工学-机械学] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-1423.2018.08.016

馆 藏 号：203285435...