[发明专利]一种基于卷积神经网络的图像语义分割方法及网络有效
| 申请号： | 202010439159.9 | 申请日： | 2020-05-22 |
| 公开（公告）号： | CN111767922B | 公开（公告）日： | 2023-06-13 |
| 发明（设计）人： | 滕国伟;黄尘琛 | 申请（专利权）人： | 上海大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海上大专利事务所(普通合伙) 31205 | 代理人： | 何文欣 |
| 地址： | 200444*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于残差网络的图像语义分割方法及网络。本网络采用编码器‑解码器结构，包括特征编码器和特征解码器两个部分。特征编码器部分主要使用残差网络对输入图像进行特征提取；特征解码器部分将低层特征和高层特征相融合，并对特征图进行上采样，最后由Softmax推断结果。本方法主要步骤包括：(1)初始化神经网络参数，使用训练集对神经网络进行训练；(2)使用测试集测试神经网络并调整超参数；(3)将待分割的图像输入网络进行推断。为了充分利用图片的空间特征，提高精确度，本方法在ResNet‑101的基础上加入了非对称卷积模块和空洞卷积的方法，同时在解码器部分采用了双三次插值进行上采样。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 图像 语义 分割 方法 网络 | ||
【主权项】：
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