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摘 要:本发明公开了一种基于边缘梯度导向插值的deplabv3+语义分割方法,涉及智能算法、深度学习技术领域。本发明步骤如下:S1:使用高斯模糊进行降噪,在进行边缘检测之前首先要对原图像进行高斯滤波,减少噪声对边缘检测的影响;S2:采用Sobel算子对模糊后的图像分别求x方向与y方向的梯度,可以得到总的梯度图像即检测到的边缘图,也就是低分辨率图像的梯度;S3:提最后分别对x和y方向实行双三次插值。本发明通过将deeplabv3+语义分割模型中所使用的双线性插值替换成边缘梯度导向插值算法,以此获得更多容易被忽略的图像物体边缘特征信息,提高语义分割的精确度,进而能够有效的提高图像插值质量,以及对语义分割精确度其MIOU有一定的提高。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202210520032.9 | 专利名称: | 一种基于边缘一种基于边缘梯度导向插值的deplabv3+语义分割模型 |
申请日: | 2022-05-13 | 申请/专利权人 | 重庆理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市巴南区李家沱红光大道69号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/12搜分类 高精度测量 自动化检测 质量控制 智能制造 工业4 0 视觉定位 非标零部件 电路板检测 亚像素技术 边缘检测搜索 |
公开/公告日: | 2024-09-17 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN114897919B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |