基于深度级联网络的多任务图像处理方法
吕宗明
宣城职业技术学院 信息与财经学院,安徽 宣城 242000
摘要：提出一种新的多任务深度网络结构,用于合并一些独立的图像处理任务(例如去噪、去雾和语义分割等).通过为每个单独的任务提供额外的解码路径来扩展常规的U型网络,并探索从一个路径到另一个路径的输出和连接的深度级联方式.实验结果表明,该方法只需少量的训练参数,即可在去噪和语义分割,以及渐进式的由粗到细的语义分割任务上展示出有效性,并获得比多个单独训练或者联合训练的网络更好的性能.
关键词：图像处理多任务学习深度级联语义分割
分类号：TP3(计算技术、计算机技术)
资助基金：教学研究项目(2019jyxm0649)
论文发表日期：2021-10-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 50-56 )
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