[发明专利]一种基于深度特征增强和边缘优化的RGB-D图像语义分割方法有效
| 申请号： | 202010215404.8 | 申请日： | 2020-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN111401380B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 孙艳丰;李昱钊 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/70 | 分类号： | G06V20/70;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/0475;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 吴荫芳 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明针对RGB‑D图像的场景理解问题，提出了一种基于深度特征增强和边缘优化的RGB‑D图像分割方法，属于计算机视觉领域。本发明首先使用以Mask‑RCNN为主干的神经网络提取RGB‑D图像的彩色通道特征；然后设计了一种深度特征增强网络提取深度通道特征并与彩色特征进行融合；最后设计了一种基于随机游走的网络结构来对主干网络输出的分割结果进行边缘优化。本发明具有语义抽象程度高，特征融合充分，分割边缘清晰等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 特征 增强 边缘 优化 rgb 图像 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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