摘要：以全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)設(shè)計圖像語義分割算法框架,設(shè)計全局特征提取模塊提升高維語義特征的提取能力,引入帶孔卷積算子保留圖像細(xì)節(jié)并提升分割結(jié)果的分辨率。通過搭建端到端的圖像語義分割算法框架進行訓(xùn)練,在可見光數(shù)據(jù)集上對算法框架進行性能評估,結(jié)果表明,本文方法在可見光圖像上取得良好的語義分割性能和精度。本文還在不借助紅外數(shù)據(jù)標(biāo)注訓(xùn)練的情況下對紅外圖像進行分割,結(jié)果證明本文方法在典型紅外目標(biāo)如行人、車輛的分割中也有較好的表現(xiàn)。