TY -的A2张Liguo AU -乔,杨盟——田Yunjie盟——刘曰非盟-焦,建斌PY - 2021 DA - 2021/03/09 TI -遗传特性融合对象骨架检测SP - 6621760六世- 2021 AB -对象骨架检测要求卷积神经网络识别对象及其零部件在杂乱的背景,克服图像退化带来的池层定义,并预测骨架像素的位置在不同的粒度。大多数现有的对象骨架检测方法考虑努力side-output网络的设计融合的多尺度特性。尽管取得了很大的进步,仍有许多问题阻碍物体骨架检测的发展,如劳动密集型手工设计的网络和网络初始化取决于模型pretrained大规模数据集。遗传NAS缓解这些问题,我们提出一个方法来自动搜索一个新设计的架构搜索空间自适应融合的多尺度特性。此外,我们引入一个对称encoder-decoder基于扭转VGG网络搜索空间,解码器可以重用ImageNet pretrained VGG模型。搜索网络改进的性能最先进的方法常用的骨架检测基准,这证明了我们的方法的有效性。SN - 1939 - 0114 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6621760 - 10.1155 / 2021/6621760摩根富林明安全和通信网络PB - Hindawi KW - ER