[发明专利]基于深度稠密网络与边缘距离图加权的图像协同分割方法在审
| 申请号： | 202110304837.5 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN113012158A | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 刘峡壁;刘曦;李慧玉 | 申请（专利权）人： | 北京深境智能科技有限公司;广东申义实业投资有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/194 |
| 代理公司： | 北京正阳理工知识产权代理事务所(普通合伙) 11639 | 代理人： | 张利萍 |
| 地址： | 100044 北京市西城区*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度稠密网络与边缘距离图加权的图像协同分割方法，属于计算机图像协同分割技术领域。本方法利用距离图中的距离信息，对图像不同区域进行不同程度的加权，并通过计算预测距离图与真实距离图的交并比设计损失函数，有效应对图像分割中存在的边缘区域误判问题，使分割出来的结果更准确。通过搭建深度神经网络在U形孪生网络的解码器部分添加稠密连接，实现特征重利用，有效提高分割精度。本方法可在三维物体前景抠取等应用场景下快速、高精度、高可靠的实现图像协同分割，获得令人满意的目标前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 稠密 网络 边缘 距离 加权 图像 协同 分割 方法 | ||
【主权项】：
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