改進(jìn)的DeeplabV3+在圖像分割中的應(yīng)用

傳統(tǒng)的語義分割方法主要是通過提取圖像特征來實(shí)現(xiàn)，但由于現(xiàn)實(shí)世界物體邊界關(guān)系極其復(fù)雜，空間位置分布不均勻，成像結(jié)果容易受到光線的干擾，使得語義分割任務(wù)成為一個復(fù)雜的問題。這些問題制約了語義分割的準(zhǔn)確性和效率，不能滿足遙感圖像語義分割應(yīng)用的需求，大量關(guān)鍵數(shù)據(jù)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(yīng)的改進(jìn)方案，提出了采用MobilenetV2作為DeeplabV3+主干網(wǎng)絡(luò)的方法，經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)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(yīng)用于工業(yè)中。（剩余1255字）