[发明专利]基于左右分和式轻量卷积神经网络的裂缝分割方法及装置在审
| 申请号： | 202311053453.6 | 申请日： | 2023-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN116777926A | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 朱建清;陈巍;张晓翔;赵倩倩;黄诚惕;曾焕强;陈婧;蔡灿辉 | 申请（专利权）人： | 华侨大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 李艾华 |
| 地址： | 362000 福建省*** | 国省代码： | 福建;35 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及图像分割领域，公开了基于左右分和式轻量卷积神经网络的裂缝分割方法及装置，方法包含以下步骤：S1，原始裂缝图片输入到左右分和式轻量卷积神经网络；S2，所述左分式结构输出特征映射#imgabs0#；S3，所述右分式结构输出特征映射#imgabs1#；S4，第i层神经构件融合左分式结构的输出特征映射#imgabs2#与右分式结构的输出特征映射#imgabs3#，输出融合特征#imgabs4#，作为下一层神经结构的输入特征映射#imgabs5#；最后一层神经构件输出的融合特征#imgabs6#作为最终输出，表达裂缝语义分割特征。本发明的左分式采用卷积与最大池化层运算，右分式采用轻量异质卷积与平均池化层运算，将左右两个分式的输出特征相加，既增强了左右分式特征学习的互补性，又实现了网络轻量化。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 左右 和式 卷积 神经网络 裂缝 分割 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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