研究目的
提出一种面向自动徒手草图分割的草图目标深度全卷积网络（SFSegNet），以应对抽象徒手绘图、线条扭曲以及需要大量标注数据集的挑战。
研究成果
提出的SFSegNet通过重加权策略和仿射变换编码器有效解决了草图分割的挑战，在实验结果中优于最先进的网络。
研究不足
该研究承认存在严重的类别不平衡挑战，并指出需要空间不变性来处理抖动笔画，从而为进一步优化指明了方向。
一种具有次级纳米片的电沉积非晶硫化钴纳米碗阵列，作为多功能对电极用于提高染料敏化太阳能电池的效率
DOI：10.1016/j.electacta.2019.134896
期刊：Electrochimica Acta
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
通过语义分割解析草图具有吸引力但颇具挑战性，因为：(i) 手绘草图因不同绘画风格和技巧而存在物体描绘的抽象性和巨大差异；(ii) 触控板上绘制的扭曲线条使草图更难识别；(iii) 基于深度学习技术的高性能图像分割在训练阶段需要海量标注草图数据集。本文提出一种面向草图目标的深度全卷积网络分割网络(SFSegNet)，用于自动手绘草图分割，将每个包含多部件的单一物体草图进行标注。SFSegNet实现了输入草图与分割结果之间的端到端网络处理流程，包含两部分：(i) 改进的深度全卷积网络(FCN)，采用重加权策略忽略背景像素并分类每个像素所属部件；(ii) 仿射变换编码器，用于规范化抖动笔触。我们使用包含10,000幅标注草图的数据集训练网络，以获得能在一个真实标注中语义分割笔触的广泛适用模型。大量实验表明，本方法的分割效果优于其他最先进网络。
作者：
Junkun Jiang，Ruomei Wang，Shujin Lin，Fei Wang
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