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摘要：针对传统卷积神经网络进行人像分割任务时由于图像的复杂性及目标区域的多样性，导致图像在边缘区域分割不完全和图像上下文特征信息利用不充分的问题，采用改进的UNet网络，该网络采用LeWin Transformer Block代替普通的卷积模块，该模块能将卷积神经网络的局部信息关联能力和Transformer的全局信息捕捉能力相结合。（剩余4959字）
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基于改进UNet的人像语义分割算法
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