发明专利已授权

一种面向大尺度图像数据的残差语义网络训练方法

📄 申请号：CN202010040595.9 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-01-15

公开号

CN111275712B

公开日

2022-03-01

申请人

浙江工业大学

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 , G06T9_00 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法深度学习

应用场景

遥感图像分析, 医学影像处理, 智能监控, 自动驾驶场景理解, 图像检索

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摘要

一种面向大尺度图像数据的残差语义网络训练方法，包括以下步骤：步骤1、基于全局训练策略的语义分割模型，过程为：步骤1.1下采样数据和标注；步骤1.2Unet模型训练；步骤1.3基于全局的语义分割模型；步骤2、融合全局模型特征并训练基于局部训练策略的语义分割模型，过程为：步骤2.1从原始尺寸的图像中裁切训练数据块；步骤2.2从训练好的全局模型中裁切全局特征块；步骤2.3基于局部语义分割模型的测试/运用。本发明在保证较高准确率的同时，极大地提高工作效率。

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

一种多维深度知觉测试实验装置

当前第 / 件

一种基于结构特征的DNA绑定残基预测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_10)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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