摘要：图像语义分割的传统方法是依靠人工设计提取特征,用机器学习的方法进行分类,来达到分割的效果,但是过程比较复杂,且最终的分割效果也不理想。为解决该问题,提出运用深度学习的方法自动提取图像中物体特征,实现端到端训练,并提升分割精度。采用的基础网络是ResNet-50,同时采用空洞空间金字塔池化模块进行有效的特征融合,并在最后一组卷积块中使用了空洞卷积来控制感受野,以提取多尺度信息。在解码阶段采用密集上采样卷积来获得最终的输出预测图。实验表明,该方法获得mIoU值为86.185%。

摘要：复杂场景中的运动目标检测是计算机视觉领域的重要问题,其检测准确度仍然是一大挑战.本文提出并设计了一种用于复杂场景中运动目标检测的深度帧差卷积神经网络(Deep Difference Convolutional Neural Network,DFDCNN).DFDCNN由DifferenceNet和AppearanceNet组成,不需要后处理就可以预测分割前景像素.DifferenceNet具有孪生Encoder-Decoder结构,用于学习两个连续帧之间的变化,从输入(t帧和t+1帧)中获取时序信息;AppearanceNet用于从输入(t帧)中提取空间信息,并与时序信息融合;同时,通过多尺度特征图融合和逐步上采样来保留多尺度空间信息,以提高网络对小目标的敏感性.在公开标准数据集CDnet2014和I2R上的实验结果表明:DFDCNN不仅在动态背景、光照变化和阴影存在的复杂场景中具有更好的检测性能,而且在小目标存在的场景中也具有较好的检测效果.