[发明专利]基于深度学习的图像语义分割方法及存储介质有效
| 申请号： | 202010091095.8 | 申请日： | 2020-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN111259983B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 程博;管庆;元楚楚;潘晔;胡全;汪浩翔;文卓豪;雍怡然 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/46 | 分类号： | G06V10/46;G06V10/774;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 李梦蝶 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的图像语义分割方法及存储介质，图像语义分割方法包括在特征提取网络后串联一个平均全局池化层和全连接层作为分类的预训练模型，并采用Imagenet‑1K数据集对预训练模型进行分类训练；将训练后的预训练模型中的特征提取网络与轻量级ASPP模块和两个特征增强模块依次连接构成语义分割模型；通过翻转、旋转和缩放对数据集cityscapes进行扩充，并采用扩充后的数据集对语义分割模型进行训练，得到目标语义分割模型；将预处理后的新图片输入目标语义分割模型，在目标语义分割模型中进行一次前向传播，端到端地输出预测的语义分割结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 图像 语义 分割 方法 存储 介质 | ||
【主权项】：
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