[发明专利]一种带上下文信息编码的语义分割卷积神经网络在审
| 申请号： | 201810837814.9 | 申请日： | 2018-07-26 |
| 公开（公告）号： | CN109101972A | 公开（公告）日： | 2018-12-28 |
| 发明（设计）人： | 庞彦伟;孙汉卿 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/46 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种带上下文信息编码的语义分割卷积神经网络，改造已有的SegNet语义分割卷积神经网络，步骤如下：基于SegNet搭建语义分割卷积神经网络架构；选定需要提取全局特征的位置和需要融合全局特征的位置；确定全局特征张量的统一维度；确定每一个全局特征提取器和每一个全局特征融合器的构造；将每个全局特征提取器提取得到的新全局特征，与已有的全局特征逐元素相加；将每个全局特征融合器输出的全局特征，与当前的局部特征连接作为新的特征信息，得到的带全局信息编码的SegNet；得到带全局信息编码的语义分割卷积神经网络。 | ||
| 搜索关键词： | 全局特征 卷积神经网络 语义分割 上下文信息 全局信息 融合器 提取器 局部特征 特征信息 维度 相加 架构 融合 输出 改造 统一 | ||
【主权项】：
1.一种带上下文信息编码的语义分割卷积神经网络，改造已有的SegNet语义分割卷积神经网络，将全局特征提取器、全局特征融合器加入到SegNet中，并定义SegNet原始结构中得到的特征为局部特征，与之相对地，全局特征提取器提取到的特征称为全局特征，全局特征与局部特征统称为上下文信息，具体步骤如下：(1)准备训练数据，包括训练图像和逐像素的语义分割标注；(2)基于SegNet搭建语义分割卷积神经网络架构；(3)选定需要提取全局特征的位置；(4)选定需要融合全局特征的位置；(5)确定全局特征张量的统一维度；(6)确定每一个全局特征提取器和每一个全局特征融合器的构造；(7)将每个全局特征提取器提取得到的新全局特征，与已有的全局特征逐元素相加；(8)将每个全局特征融合器输出的全局特征，与当前的局部特征连接作为新的特征信息，得到的带全局信息编码的SegNet。(9)利用步骤1中的训练数据训练所得到的神经网络，使用迷你批量随机梯度下降的优化方法，选用交叉熵损失和权重衰减损失的和作为损失项，并设置权重衰减系数和学习率训练至损失函数值收敛；(10)将步骤(9)训练得到的神经网络权重保存，得到带全局信息编码的语义分割卷积神经网络。
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- 2019-04-30 - 2019-10-11 - G06K9/34
- 本公开实施例公开了一种证件识别方法和装置、电子设备、计算机可读存储介质，其中，方法包括：对证件图像进行关键点检测，获得所述证件图像中包括的证件的多个关键点的信息，其中，所述多个关键点包括所述证件中第一文本区域的至少两个边界限定点，所述第一文本区域中包括多个对应于第一字符类型的文本行；基于所述多个关键点的信息，确定所述证件的文本识别结果，通过增加第一文本区域的至少两个边界限定点，有利于提高对第一文本区域中多行文本的文本位置的识别准确率，减小了其他字符类型对第一字符类型的文本识别带来的影响，提高了对证件中第一字符类型内容的识别准确率。
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