物理可行的语义分割
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。本研究针对传统语义分割模型在数据驱动优化中存在的物理不合理性问题,提出了一种名为物理可行语义分割(PhyFea)的方法。该方法通过从训练数据集中提取明确的物理约束,建立可微分损失函数以惩罚潜在的约束违背,从而显著提高了在ADE20K、Cityscapes和ACDC数据集上的性能,尤其在ADE20K上提高了1.5%,在ACDC上提高了2.1%。
本研究提出了一种名为物理可行语义分割(PhyFea)的方法,通过提取明确的物理约束,解决了传统语义分割模型在数据驱动优化中存在的物理不合理性问题。该方法建立可微分损失函数以惩罚约束违背,显著提高了在ADE20K、Cityscapes和ACDC数据集上的性能,尤其在ADE20K上提高了1.5%,在ACDC上提高了2.1%。