A Deep Learning-Based Image Semantic Segmentation Algorithm

Chaoqun Shen; Zhongliang Sun

doi:10.3745/JIPS.02.0191

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자료유형: 학술저널

저자정보: Chaoqun Shen (Henan Mechanical and Electrical Vocational College) Zhongliang Sun (Henan Mechanical and Electrical Vocational College)

저널정보: 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제19권 제1호

발행연도: 2023.2

수록면: 98 - 108 (11page)

DOI: 10.3745/JIPS.02.0191

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This paper is an attempt to design segmentation method based on fully convolutional networks (FCN) andattention mechanism. The first five layers of the Visual Geometry Group (VGG) 16 network serve as the codingpart in the semantic segmentation network structure with the convolutional layer used to replace pooling toreduce loss of image feature extraction information. The up-sampling and deconvolution unit of the FCN isthen used as the decoding part in the semantic segmentation network. In the deconvolution process, the skipstructure is used to fuse different levels of information and the attention mechanism is incorporated to reduceaccuracy loss. Finally, the segmentation results are obtained through pixel layer classification. The results showthat our method outperforms the comparison methods in mean pixel accuracy (MPA) and mean intersectionover union (MIOU).

#Attention Mechanism #FCN #Image Semantic Segmentation #Skip Structure #VGG16

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Chaoqun Shen

소속기관 Henan Mechanical and Electrical Vocational College

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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Zhongliang Sun

소속기관 Henan Mechanical and Electrical Vocational College

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