[发明专利]一种基于深度学习的图像语义分割方法

摘要

本发明提出一种基于深度学习的图像语义分割方法包括数据获取、模型构建、模型训练和语义分割四个步骤，通过对获取原图像数据和训练用图像数据进行预处理，降低原图像数据以及训练用图像数据的分辨率，避免图像分辨率过高影响图像语义分割的运行速度，再在构建基于深度学习的图像语义分割网络模型中引入残差连接模块和密集连接模块，利用残差模块进行特征融合，使得描述图像特征和细节的信息量增多，利用密集连接模块能够加强特征之间的传递，从而避免特征提取过程中的特征信息丢失，提升特征提取效果，还可以通过引入测试数据集，来对训练好的模型进行测试，通过测试的结果来不断的训练好的模型进行优化。