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基于MFF-STDC网络的室外复杂环境小目标语义分割方法
计算机科学与技术 | 更新时间：2025-11-14

    • 基于MFF-STDC网络的室外复杂环境小目标语义分割方法

    • Small target swmantic segmentation method based MFF-STDC network in complex outdoor environments

    • “在图像分割领域，研究者构建了MFF-STDC网络模型，有效提升了小目标语义分割精度和分类能力，满足实时性要求。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第8期 页码：2681-2692
    • 作者机构：

      浙江工业大学 特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室，杭州 310023

    • 作者简介：

      艾青林（1976-），男，教授，博士，研究方向：智能机器人技术和基于机器学习的复杂环境语义分割方法.E-mail： aqlaql@163.com

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(52075488);浙江省自然科学基金项目(LY20E050023)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231299    

      中图分类号： TP391

    • 收稿：2023-11-24，

      纸质出版：2025-08-01

    移动端阅览

  • 艾青林,刘元宵,杨佳豪.基于MFF-STDC网络的室外复杂环境小目标语义分割方法[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(08):2681-2692. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231299.

    AI Qing-lin,LIU Yuan-xiao,YANG Jia-hao.Small target swmantic segmentation method based MFF-STDC network in complex outdoor environments[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(08):2681-2692. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231299.

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