|
|
1.
基于深度神经网络的移动端人像分割
杨坚伟, 严群, 姚剑敏, 林志贤
计算机应用
2020, 40 (12):
3644-3650.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020050699
针对现有的人像分割算法大多忽略移动设备的硬件限制，盲目追求效果，以致无法满足移动端对于分割速度要求的问题，提出了一种可在移动设备上高效运行的人像分割网络。首先，基于编码器-解码器的轻量级U型架构来构建网络；其次，为了克服全卷积网络（FCN）受制于较小的感受域，无法充分捕获长距离信息的缺陷，引入期望最大化注意力块（EMAU）置于编码器之后、解码器之前；然后，在训练阶段添加多层边界辅助损失，有助于提高人物边界轮廓的准确度；最后，对模型进行量化和压缩。在Veer数据集上将所提网络与PortraitFCN+、ENet和BiSeNet等网络进行对比实验。实验结果表明，所提网络可以提高图像推理速度和分割效果，并能够以95.57%的准确率处理分辨率为224×224的RGB图像。
参考文献 |
相关文章 |
多维度评价
|
|
