[发明专利]一种基于空间信息融合的语义分割方法有效
| 申请号： | 202010310940.6 | 申请日： | 2020-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN111563508B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 李东;蔡皓洋 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/70 | 分类号： | G06V20/70;G06V10/26;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/778;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/09 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于空间特征融合的语义分割方法，包括：构建深度图像分类网络Resnet并且在图像分类任务上进行预训练；预训练完成后，移除Resnet图像分类网络的全连接层和最后两个池化层，完成特征提取网络的构建；在特征提取网络后添加多尺度特征融合模块；在多尺度特征融合模块后加入跨层空间特征融合模块，并添加语义分割分类层；将模型在语义分割标注数据上进行有监督训练，训练结束后，利用标注数据的验证集对语义分割模型性能进行验证，得到最终的分割模型；将待分割图像送入分割模型进行处理，得到最终的分割结果。本发明通过添加跨层空间融合模块到深度语义分割模型中，显著扩大了特征图上每个像素的感受野，有效提升模型获取上下文信息能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 空间 信息 融合 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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