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針對(duì)場景標(biāo)注中如何產(chǎn)生良好的內(nèi)部視覺信息表達(dá)和有效利用上下文語義信息兩個(gè)至關(guān)重要的問題，提出一種基于深度學(xué)習(xí)的多尺度深度網(wǎng)絡(luò)監(jiān)督模型。與傳統(tǒng)多尺度方法不同，模型主要由兩個(gè)深度卷積網(wǎng)絡(luò)組成：首先網(wǎng)絡(luò)考慮全局信息，提取大尺度圖像低層特征；其次網(wǎng)絡(luò)利用圖像局部信息，結(jié)合低層特征獲取一組稠密的、完備的圖像特征，有效地捕獲圖像像素的紋理特征、顏色特征和上下文信息。對(duì)比許多經(jīng)典方法，該算法不依賴圖像分割技術(shù)和人工制作特征，在Stanford Background Dataset取得了很好的效果。
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