[发明专利]一种基于深度特征的实时图像语义分割方法有效
| 申请号： | 202110767097.9 | 申请日： | 2021-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN113537228B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 李爽;金一;姜天姣;赵茜;李雅宁;梁晓虎;祝瑞辉;张衡;黄璐;贾浩男;程建强;陈冲 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 河北东尚律师事务所 13124 | 代理人： | 王文庆 |
| 地址： | 050081 河北省石家庄市*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度特征的实时图像语义分割方法，涉及计算机视觉领域。该方法在双分支网络的浅层部分引入注意力机制，用来更加高效地获取特征，提高模型计算效率，并减少噪声的引入。使用Adam与LookAhead融合的优化器在训练过程中进行学习，减少模型收敛过程中不必要的计算，能够更快地收敛到目标条件。本发明能够显著减少计算开销，使得模型能够进行实时语义分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 特征 实时 图像 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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