论文仅供参考学习使用。 通过融合浅层网络高分辨率的细节特征来改进 PSPNet-50 网络模型,减小随着网络的加深导致空间信息的丢失对分割边缘细节的影响。然后通过交互分割算法获取一至两幅图像的分割先验,将少量分割先验融合到新的模型中,通过网络的再学习来解决前景/背景的分割歧义以及多图像的分割一致性。最后通过构建全连接条件随机场模型,将深度卷积神经网络的识别能力和全连接条件随机场优化的定位精度耦合在一起,更好地处理边界定位问题。