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室外網球場實景環境下的語義分割是開發網球運動服務機器人需要解決的一項關鍵技術。針對室外網球場環境由于光照、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架構的串聯空洞卷積神經網絡 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，在經過預訓練殘差神經網絡 Resnet-50的基礎上，通過凍結批量歸一化（BN）層進行遷移學習在自制小樣本網球場數據集上進行實驗結果表明， Sacnet比現有Deeplabv3模型在測試精度提高了10.22%，且對于網球場邊界和小目標語義分割結果更加準確。
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