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使用原始 SEGNET模型對圖像進(jìn)行語義分割時，未對圖像中相鄰像素點(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包含的多尺度語義信息更加豐富，從而提升對每個像素點(diǎn)的類別預(yù)測精度，在模型中加入生成對抗網(wǎng)絡(luò)以充分考慮空間中相鄰像素點(diǎn)間關(guān)系。實驗結(jié)果表明，該模型的語義分割效果相比原始 SEGNET模型顯著提升，且可有效解決 SEGNET測試中出現(xiàn)的分類錯誤問題。
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