发明专利已授权

一种基于宽激活卷积神经网络的改进图像分割方法

📄 申请号：CN201911167403.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-11-25

公开号

CN111080646A

公开日

2020-04-28

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_10

IPC 分类号

G06T7_10 , G06T7_00 , G06K9_62 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

图像分割图像分割卷积神经网络深度学习

应用场景

医学影像分析, 自动驾驶, 工业视觉检测, 遥感图像处理, 智能视频监控

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摘要

本发明公开了一种基于宽激活卷积神经网络的改进图像分割方法。本发明先构建宽激活残差模块和多尺度特征融合模块；将所述的宽激活残差模块和多尺度特征融合模块嵌入到原始卷积神经网络，构建基于宽激活的改进卷积神经网络；对构建的所述基于宽激活的改进卷积神经网络进行训练，得到所需分割网络；本发明方法结合宽激活残差模块和多尺度特征融合模块，与传统卷积神经网络相比，具有更少的训练时间和更高的分割精度，缓解图像分割不足和误分割问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：20 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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