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室外網(wǎng)球場實景環(huán)境下的語義分割是開發(fā)網(wǎng)球運動服務(wù)機器人需要解決的一項關(guān)鍵技術(shù)。針對室外網(wǎng)球場環(huán)境由于光照、視角等因素的變化導致難以進行精細分割的問題，提出一種基于 Deeplabv3架構(gòu)的串聯(lián)空洞卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Sacnet.該模型擴展了空洞卷積的多尺度模塊，通過奇偶混合擴張率增大訓練中特征圖感受野，利用分組卷積減小 Sacnet模型時空復雜度。為克服小樣本訓練容易過擬合的問題，在經(jīng)過預訓練殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Resnet-50的基礎(chǔ)上，通過凍結(jié)批量歸一化（BN）層進行遷移學習在自制小樣本網(wǎng)球場數(shù)據(jù)集上進行實驗結(jié)果表明， Sacnet比現(xiàn)有Deeplabv3模型在測試精度提高了10.22%，且對于網(wǎng)球場邊界和小目標語義分割結(jié)果更加準確。
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