检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:梁新宇 林浩坤 杨辉 肖铠鸿 权冀川 Liang Xinyu;Lin Haokun;Yang Hui;Xiao Kaihong;Quan Jichuan(Institute of Command and Control Engineering,Army Engineering University,Nanjing,Jiangsu 210007,China;College of Software Engineering,Huazhong University of Science&Technology,Wuhan,Hubei 430070,China;Unit 73676 of The Chinese People's Liberation Army,Wuxi,Jiangsu 214400,China)
机构地区:[1]陆军工程大学指挥控制工程学院,江苏南京210007 [2]华中科技大学软件学院,湖北武汉430070 [3]中国人民解放军73676部队,江苏无锡214400
出 处:《激光与光电子学进展》2021年第4期206-212,共7页Laser & Optoelectronics Progress
摘 要:数据集是基于深度学习语义分割技术的重要组成部分。为了将语义分割技术应用于野外战场环境,构建一个符合实战场景的数据集至关重要。针对迷彩伪装目标侦察识别的作战保障需求,分析了野外战场环境及战场侦察图像的特点,设计了特定场景数据集的构建流程与方法,构建了具有精细化语义标注的语义分割数据集CSS,并通过实验验证了该数据集在语义分割任务上的有效性。Dataset is an important part of semantic segmentation technology based on deep learning.In order to apply semantic segmentation technology to the field battlefield environment,it is very important to construct a dataset that conforms to the actual combat scene.In this work,aiming at the operational support requirements for the detection and identification of camouflage targets,the characteristics of the field battlefield environment and battlefield reconnaissance images are analyzed,the construction process and method of the specific scene dataset are designed,and the semantic segmentation dataset CSS with refined semantic annotation is constructed.The effectiveness of the dataset on semantic segmentation tasks is verified by experiments.
分 类 号:TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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