电涡流传感器1756-OA8E

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Simatic S7-300 FM355-2S 6ES7 355-2SH00-0AE0 
Festo Mini-Schlitten SLT-25-125-A-CC?-B 
SEW Frequenzumricht?er Movidrive MDX61B0030-3-?4-00
Phoenix Contact Power Supply Quint-PS-100-24?0AC/48DC/20
Kollmorgen-Seid?el Servomotor 6SM 56-S 3000-G 81868 
               Kappa Steuerger?t MXC 200 
AMK AMKASYN Frequenzumricht?er AW 1,3/2,6 0...800Hz
Siemens Signalleitung 6FX8002-2AD00-1?EA0 
ABB Baugruppe DT370A-S GJR2316500R0001 
Lenze Servomotor MDSKSBS056-23 00400283 
Simatic S5 MOBY ASM410 6GT2002-0BA00 
IAI Corporation Linearantrieb ERC2-RA6C-I-PM-?6-250-PN-R
alpha Planetengetrieb?e alphira 115-1 10013290 
Simatic S7-300 SM332 6ES7 332-5HF00-0AB0 
Siemens Micromaster 420 6SE6420-2AB15-5?AA1 
Siemens Lasttrennschalt?er 3KL5730-1AB00 #K2 
Siemens Lasttrennschalt?er 3KL5730-1AB00 
Yamada Membranpumpe BDP-10-BPS 
Rossmanith DC-Stromrichter Rothy 806X5 806051.230 
Simatic S5 6ES5 000-1A11 
Siemens Schütz 3RT1055-6NF36 
Simatic SICLIMAT FSK-Modem 6FL4301-3CA11 
VIPA Schnittstellenb?augruppe SSM-BG42 
Hartmann & Braun ABB Freelance 2000 DAO 01 37171-4-0369
Lenord+Bauer Positioniersteu?erung GEL 8110 GEL 8110ABB0.
Barby + Kühner Rekorder Typ 7021 162665 
AMK AMKASYN Optionskarte KU-EA2 

  该文提出了一种基于深度学习框架的图像语义分割方法，通过使用由相对深度点对标注训练的网络模型，实现了基于彩色图像的深度图像预测，并将其与原彩色图像共同输入到包含带孔卷积的全卷积神经网络中。考虑到彩色图像与深度图像作为物体不同的属性表征，在特征图上用合并连接操作而非传统的相加操作对其进行融合，为后续卷积层提供特征图输入时保持了两种表征的差异。在两个数据集上的实验结果表明，该法可以有效提升语义分割的性能。

关键词： 语义分割；深度学习；深度图像
中图分类号 TG 156 文献标志码 A

1、引 言

图像的语义分割是计算机视觉中的一个基础问题，作为图像理解的重要一环，在自动驾驶系统、地理信息系统、医疗影像分析及机械臂物体抓取等实际应用中都有关键作用。其中，地理信息系统中的卫星遥感图像可使用语义分割的方法自动识别道路、河流、建筑物、植物等。在无人驾驶系统中，车载摄像头和激光雷达采集的图像，经语义分割可以发现道路前方的行人、车辆等，以辅助驾驶和避让。在医疗影像分析领域，语义分割主要用于肿瘤图像分割和龋齿诊断等。

图像的语义分割任务是指为一幅输入图像的每个像素分配一个语义类别，从而完成像素级别的分类。传统的语义分割主要使用手工设计的特征和支持向量机、概率图模型等方法。随着深度卷积神经网络在计算机视觉任务中刷新多项记录，包括图像分类[1-3]、物体检测[4-6]等，深度学习的方法也在语义分割任务中被广泛使用[7-9]。

卷积神经网络本身具有一定的对局部图像变换的不变性， 可以很好地解决图像分类问题。但在语义分割任务中，分类的同时还需要得到的位置，这与局部图像变换的不变性相矛盾。在典型的图像分类模型中，多层网络组成了一个从局部到全局的金字塔结构。其中，顶层的特征图分辨率低，虽然它包含全局的语义信息，但却无法完成的定位。全卷积神经网络[7]利用端到端、像素到像素的方法进行训练，对于顶层特征图定位不够精细的问题，采用跳跃结构综合了浅层精细的表观信息和深层粗糙的语义信息。