[发明专利]图像的语义分割方法、装置、电子设备及介质有效

专利信息
申请号: 202010599776.5 申请日: 2020-06-28
公开(公告)号: CN111967297B 公开(公告)日: 2023-07-28
发明(设计)人: 伍天意;郭国栋 申请(专利权)人: 北京百度网讯科技有限公司
主分类号: G06V10/26 分类号: G06V10/26;G06V20/70;G06V10/52;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 石茵汀
地址: 100085 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 本申请公开了一种图像的语义分割方法、装置、电子设备及介质,涉及计算机视觉、深度学习、云计算技术领域。具体实现方案为:通过对输入图像进行特征提取,以生成多个不同粒度的图特征,进而分别对多个不同粒度的图特征进行图非局部处理,以生成多个不同粒度的增强图特征,大量的冗余计算被缩减,极大地减少了计算的复杂度,进一步地,对多个不同粒度的增强图特征进行交叉图非局部处理,以生成多个粒度的上下文推理信息,根据多个粒度的上下文推理信息生成级联上下文推理信息,进而根据级联上下文推理信息对图像进行语义分割,有效地提升了基于深度学习的语义分割系统的特征学习能力和分割精度。
搜索关键词: 图像 语义 分割 方法 装置 电子设备 介质
【主权项】:
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  • 沈枫易;奥纳伊·优厄法利欧格路 - 华为技术有限公司
  • 2021-06-18 - 2023-10-27 - G06V10/26
  • 本发明涉及使用神经网络等可训练模型的语义图像分割。提出了一种可训练设备,包括连接到第一生成器网络、第二生成器网络和语义分割网络的共享编码器网络。在训练阶段,将包括标记的源域图像和未标记的目标域图像的训练图像集的输入图像提供到共享编码器网络,所述共享编码器网络基于所述输入图像进行训练并输出第一特征图。然后,所述第一生成器网络和所述第二生成器网络基于所述第一特征图进行训练,所述第一生成器网络和所述第二生成器网络中的一个输出域转换输入图像。所述共享编码器网络基于所述域转换输入图像进一步训练,并输出第二特征图。所述语义分割网络基于所述输入图像和所述域转换输入图像进行训练。
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