[发明专利]一种基于深度学习的全景分割方法在审
| 申请号： | 202110337987.6 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN113096136A | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 贾海涛;毛晨;齐晨阳;贾宇明;许文波;王云;邹新雷;王子彦 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的全景分割技术。该发明在全景分割方向上具有一定的通用性与泛化能力。在全景分割中子网络之间即存在着较大的差异性，又存在着紧密的联系。一方面语义分割应用于图像背景类别的像素分割，其更关注场景的语义信息；而实例分割注重图像中个体实例的分割，在特征上关注于图像的结构信息。因此本发明根据子网络特点设计相应的注意力模块，使子网络能更好的关注于各自的分割对象。另一方面，图像中背景于前景往往具有丰富的语义关系，合理应用背景与前景的上下文语义能够更好的促进子网络的分割。因此本发明设计语义辅助实例分割模块，使子网络间的特征信息能够更好的交流，达到相互促进的效果。本发明的方法具有良好的通用性，能够很好的运用在各种全景分割网络中。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 全景 分割 方法 | ||
【主权项】：
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