[发明专利]一种基于方向性全卷积网络的语义分割方法有效
| 申请号： | 202010669134.8 | 申请日： | 2020-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN111882563B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 武伯熹;蔡登 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 彭剑 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于方向性卷积网络的语义分割方法，包括：(1)构建一个方向性卷积的全卷积网络；(2)将构建的方向性全卷积网络的顶层加入池化层和全连接层网络，构成第一深度模型，并在在大型数据集上进行预训练；(3)提取预训练好的第一深度模型中的全卷积部分，使用全卷积层初始化方向性全卷积网络的参数，并在其后加入新的全连接层，构成第二深度模型；(4)使用图片语义分割的数据集训练第二深度模型，直到模型收敛；(5)利用训练后的第二深度模型对待测图片进行分析，预测图像中每个像素所属的类别，形成图像语义分割图输出。本发明的方法能够促进语义分割学习感知野和中心像素的联系，提升训练模型的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 方向性 卷积 网络 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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