基于DeepLabV3+模型改進的圖像分割方法研究

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摘  要：近年來，計算機視覺快速發(fā)展，其中圖像分割在計算機視覺中也舉足輕重，在城市現(xiàn)代化建設，智能駕駛，地理勘測等方面都得到了充分應用。但是，大多數(shù)分割方法只關(guān)注圖像特征的縱向深層特征與淺層特征的簡單融合，而忽略了同一層圖像特征的橫向遠程關(guān)系。針對此問題，基于DeepLabV3+框架，加入Swin-Transformer block，利用其自注意力機制特點，進行網(wǎng)絡特征提取，以提高圖像分割的全局和細節(jié)優(yōu)化。（剩余8531字）