[发明专利]基于改进U-Net网络的图像分割模型及训练方法有效
| 申请号： | 202010546283.5 | 申请日： | 2020-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN111860528B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 杨真真;许鹏飞;孙雪;郑艺欣 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/20;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G06T7/10 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210046 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于改进U‑Net网络的图像分割模型，模型采用编解码结构，包括：编码模块、解码模块、编解码连接层和多特征融合模块；编码模块包括多个串接的编码单元，解码模块包括多个与编码单元一一对应的解码单元，编解码连接层用于连接编码模块与解码模块；多特征融合模块包括上采样层和加性融合层；上采样层对各解码单元的输出进行对应的上采样后输入至加性融合层进行叠加，得到图像分割结果。本申请的模型能够提高特征提取的能力以及提取的准确性。另外本申请提出的损失函数能够在分割目标大小不固定及目标与背景差异过大的情况下进行较好的分割。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 net 网络 图像 分割 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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