[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的语义分割方法及系统在审
| 申请号： | 202111245617.6 | 申请日： | 2021-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN113902925A | 公开（公告）日： | 2022-01-07 |
| 发明（设计）人： | 汪春梅;李康;袁非牛 | 申请（专利权）人： | 上海师范大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 宣慧兰 |
| 地址： | 200234 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度卷积神经网络的语义分割方法及系统，方法包括模型训练和模型应用，模型训练包括以下步骤：获取语义分割图像数据集，对语义分割数据集中的图像进行预处理；搭建语义分割网络模型，将变体的ResNet50骨干网络作为编码器，采用多尺度混合池结构和特征注意融合模块作为解码器；使用预处理后的语义分割图像数据集进行语义分割网络模型的模型训练和网络参数设置，得到训练好的语义分割网络模型。与现有技术相比，本发明能够有效实现编解码之间的联系，充分提取不同阶段之间和同一阶段内的相关信息，可以有效地融合低层和高层特征，获得远程依赖和丰富的上下文信息，可以比较高效准确地对相关图像进行分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 语义 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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