基于高阶类别相关先验知识的室外场景语义分割研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 语义分割的概述和应用 | 第12-15页 |
| 1.2 语义分割技术的现状 | 第15-18页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第18页 |
| 1.4 本文组织形式 | 第18-20页 |
| 第二章 基于类别相关先验知识的高阶条件随机场模型 | 第20-39页 |
| 2.1 数学定义 | 第20-21页 |
| 2.2 语义分割的基本单位 | 第21-26页 |
| 2.3 能量函数 | 第26-32页 |
| 2.3.1 一阶能量函数 | 第30-32页 |
| 2.3.2 二阶能量函数 | 第32页 |
| 2.3.3 高阶能量函数 | 第32页 |
| 2.4 类别相关高阶能量函数 | 第32-37页 |
| 2.4.1 共面模型 | 第33-35页 |
| 2.4.2 非共面模型 | 第35页 |
| 2.4.3 柱状模型 | 第35-36页 |
| 2.4.4 p~n Potts模型 | 第36-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第三章 能量函数的优化 | 第39-47页 |
| 3.1 原始对偶能量优化算法 | 第42-45页 |
| 3.1.1 能量函数的线性规划和对偶问题 | 第42-43页 |
| 3.1.2 SOS流 | 第43-44页 |
| 3.1.3 SOS原始对偶算法 | 第44-45页 |
| 3.2 语义分割中的高阶能量函数优化 | 第45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第47-56页 |
| 4.1 数据集简介 | 第47-48页 |
| 4.2 模型的参数 | 第48页 |
| 4.3 实验环境 | 第48-49页 |
| 4.4 实验结果和分析 | 第49-56页 |
| 4.4.1 定量结果 | 第49-50页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第50-52页 |
| 4.4.3 对比实验 | 第52-53页 |
| 4.4.4 定性结果 | 第53-56页 |
| 第五章 总结和展望 | 第56-58页 |
| 5.1 总结 | 第56页 |
| 5.2 展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 简历与科研成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
