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- [5] Attention to scale:scale-aware semantic image segmentation .2 CHEN L C,YANG Y,WANG J.et al. IEEEConference on Computer Vision and Pattern Recognition . 2016
基于双层模型的宫廷服饰龙纹自动分割算法研究
被引：4
作者：
赵海英
[1
,2
]
杨婷
[1
]
机构：
[1] 北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院
[2] 北京邮电大学世纪学院移动媒体与文化计算北京市重点实验室
来源：
关键词：
自动分割;
双层模型;
目标检测层;
分割层;
宫廷服饰图像;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
宫廷服饰纹样蕴含着丰富的文化内涵,但由于缺少像素级语义标注的数据库,使得宫廷服饰纹样精准分割成为极具挑战的问题。为此,提出一种融合深度学习和GrabCut算法的双层模型,实现目标检测和分割功能。分析不同深度卷积神经网络的特点,在模型目标检测层(ODL)选择使用二阶段目标检测框架中的R-FCN方法;在模型分割层(SL)使用基于图论的GrabCut算法产生最终分割结果。在宫廷服饰图像数据集上进行仿真实验,证明基于深度卷积神经网络和GrabCut算法的双层模型可以产生较好的分割效果。
引用
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页数：8
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