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使用原始 SEGNET模型對(duì)圖像進(jìn)行語(yǔ)義分割時(shí)，未對(duì)圖像中相鄰像素點(diǎn)間的關(guān)系進(jìn)行考慮，導(dǎo)致同一目標(biāo)中像素點(diǎn)類別預(yù)測(cè)結(jié)果不一致。通過在 SEGNET結(jié)構(gòu)中加入一條自上而下的通道，使得 SEGNET包含的多尺度語(yǔ)義信息更加豐富，從而提升對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)的類別預(yù)測(cè)精度，在模型中加入生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)以充分考慮空間中相鄰像素點(diǎn)間關(guān)系。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型的語(yǔ)義分割效果相比原始 SEGNET模型顯著提升，且可有效解決 SEGNET測(cè)試中出現(xiàn)的分類錯(cuò)誤問題。
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