[发明专利]基于改进全卷积神经网络的室内场景语义分割方法在审
| 申请号： | 202011559942.5 | 申请日： | 2020-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN112598675A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 周武杰;岳雨纯;雷景生;强芳芳;周扬;邱薇薇;何成;王海江;马骁;郭翔 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/30 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310023 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于改进全卷积神经网络的室内场景语义分割方法。首先构建卷积神经网络，其隐层包括5个神经网络块、5个特征再提取卷积层块、5个分块注意力卷积块、12个融合层、4个上采样层；使用原始室内场景图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到对应的语义分割预测图；再通过计算原始的室内场景图像对应的语义分割预测图构成的集合与对应的真实语义分割图像处理成的独热编码图像构成的集合之间的损失函数值，获得卷积神经网络分类训练模型的最优权值矢量和偏置项；将待语义分割的室内场景图像输入到训练好的卷积神经网络分类训练模型中，得到预测语义分割图像。本发明的优点是提高了室内场景图像的语义分割效率和准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 卷积 神经网络 室内 场景 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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