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基于超像素和形状模型的物体语义分割建模

📝 内容简介

本书聚焦于图像语义理解中的核心问题，研究了超像素分割、物体检测与物体语义分割三大方向。针对基于区域的图像检索任务，提出了融合最小生成树与集理论的边缘聚合最小生成树算法，在保证效率的同时生成结构合理的区域划分。针对旋转物体的检测难题，设计了基于特征点对Hough变换的形状模型，通过特征点间的空间关联提升了对物体位置、尺度和旋转角度的估计精度。在语义分割方面，书中进一步将传统技术与深度学习相结合，提出了模糊超像素提取、受控过滤卷积和可形变部件网络三种创新方法，构建了面向显著物体检测与候选区域提取的高性能网络，缓解了底层视觉特征与高层语义之间的“语义鸿沟”。