改進的DeeplabV3+在圖像分割中的應用

傳統(tǒng)的語義分割方法主要是通過提取圖像特征來實現(xiàn)，但由于現(xiàn)實世界物體邊界關系極其復雜，空間位置分布不均勻，成像結果容易受到光線的干擾，使得語義分割任務成為一個復雜的問題。這些問題制約了語義分割的準確性和效率，不能滿足遙感圖像語義分割應用的需求，大量關鍵數(shù)據不能得到充分利用。

為改善Deeplabv3+模型的語義分割效率和精確度，并針對上述模型的不足之處提出對應的改進方案，提出了采用MobilenetV2作為DeeplabV3+主干網絡的方法，經實驗驗證，在遙感圖像語義分割中具有良好的檢測性能，可以很好地應用于工業(yè)中。（剩余1255字）