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摘要
在语义分割模型结构不变的前提下，为提升模型对图像分割的精确度，引入生成对抗网络结构用于训练语义分割模型(SS-GAN)。SS-GAN包含3个设计环节：构建全卷积网络(FCN)结构的生成模型，进行初步的图像分割；设计具备像素间高阶关系学习能力的对抗模型，提高生成模型的学习能力；加入对抗损失辅助生成模型学习，进一步促进生成网络自主学习像素间关系。在计算机视觉竞赛数据集(PASCAL VOC)和城市景观数据集(Cityscapes)上的实验结果表明，引入生成对抗网络后取得了更好的效果，2个数据集的交并比(IoU)指标分别提高了1.56%/1.17%和1.93%/1.55%。
- 出版日期2023
- 单位电子科技大学
