[发明专利]一种融合深度学习与传统处理的高精度图像实例分割方法有效
| 申请号： | 202110207818.0 | 申请日： | 2021-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN112819840B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 龚光红;李莹;李妮;王丹 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06T7/12 | 分类号： | G06T7/12;G06T7/13;G06T7/194;G06T5/30;G06T5/00;G06V10/74;G06V10/762;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京航智知识产权代理事务所(普通合伙) 11668 | 代理人： | 黄川;史继颖 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合深度学习与传统处理的高精度图像实例分割方法，将传统的图像处理算法应用于深度学习实例分割结果，设计实现一种融合深度学习实例分割与传统图像处理的高精度图像实例分割方法，最终实现高精度的图像实例分割效果。以深度学习实例分割算法分割出的实例及其被识别的物体类别为基础，通过从不同的传统图像处理算法中找出分割结果与深度学习实例分割结果最相似的一种算法，将其结果与实例分割结果进行进一步的融合修正，这样，可以在保证物体初步分割及其语义信息识别的准确性的基础上，有效地改善和解决深度学习实例分割在目标边缘定位结果不理想及边界棱角较圆滑导致物体部分边缘信息识别有误的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 深度 学习 传统 处理 高精度 图像 实例 分割 方法 | ||
【主权项】：
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