[发明专利]一种基于深度学习的图像分割方法及系统在审
| 申请号： | 202011168588.3 | 申请日： | 2020-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN112348839A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 文静;苟侠君;王翊;宁民权 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06T7/136 | 分类号： | G06T7/136;G06T7/11;G06T5/20;G06T3/40;G06N3/08;G06N3/04;G16H30/40 |
| 代理公司： | 重庆双马智翔专利代理事务所(普通合伙) 50241 | 代理人： | 顾晓玲;陈香兰 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的图像分割方法及系统。该方法为：将待分割图像输入图像分割模型，获得图像分割结果；图像分割模型建立过程：S1，构建训练集和测试集；S2，构建图像分割卷积网络；图像分割卷积网络包括下采样链路、上采样链路、N个联接链路，下采样链路设有N个下采样处理块，上采样链路设有N个上采样处理块；第N下采样处理块与第N上采样处理块通过第N联接链路连接；第n下采样处理块与第n上采样处理块通过第n联接链路连接，在第n联接链路上设有k个卷积块，n∈[1,N‑1]；S3，利用训练集对图像分割卷积网络进行训练。在联接链路中设置k个卷积块，将原图进行k次卷积操作后再进行拼接，更全面补充信息，提升分割精确度和可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图像 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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