基于改進(jìn)型ＤｅｅｐＬａｂ的圖像語義分割研究

打開文本圖片集

摘要：深度學(xué)習(xí)在圖像語義分割方面有著廣泛的應(yīng)用，能夠提高計(jì)算機(jī)對(duì)圖像的理解和識(shí)別能力，同時(shí)在自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)影像等領(lǐng)域具有重要作用。然而，其現(xiàn)有算法還存在一些缺陷，如預(yù)測結(jié)果不連續(xù)、精度不高等。因此，文章基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)以DccpLab V3+框架為研究對(duì)象，探究其基本原理和核心架構(gòu)．并基于Xccption提出一種改進(jìn)型DccpLab V3+框架，以解決預(yù)測結(jié)果不連續(xù)、下采樣導(dǎo)致特征圖信息丟失等問題，從而提高分割的精度。（剩余3330字）