发明专利已授权

基于上下文信息聚合和辅助学习的轻量级语义分割方法及系统

Name: 基于上下文信息聚合和辅助学习的轻量级语义分割方法及系统
Brand: 暨南大学
SKU: 202210548515X
Availability: InStock

📄 申请号：CN202210548515.X 📄 发布日：2026/10/26

著录项目信息

申请日

2022-05-20

公开号

CN114972753B

公开日

2024-08-02

申请人

暨南大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_70

IPC 分类号

G06V20_70 , G06V10_26 , G06V10_82 , G06V10_774 , G06V10_80 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_082 , G06N3_084 , G06N5_04 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法轻量级神经网络

应用场景

自动驾驶, 医疗影像分析, 工业视觉检测, 遥感图像分析, 智能安防

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及基于上下文信息聚合和辅助学习的轻量级语义分割方法及系统，其方法包括步骤：S1、获取图像，对图像进行预处理，得到输入图像；S2、构建语义分割网络，语义分割网络包含上下文信息聚合模块和两阶段可分离卷积模块；S3、对语义分割网络进行训练，得到训练后的语义分割网络；S4、利用训练后的语义分割网络对输入图像进行处理，得到语义分割结果图。本发明引入了多尺度上下文并行聚合模块，在提高少量参数量的前提下均衡地提升了单向架构在大多数类别上的分割精度，在降低尽量少的分割精度的情况下，提高了语义分割网络整体的推断效率，还引入了辅助分支损失函数提升语义分割网络训练时的收敛速度，并且该分支不影响推断过程的推断速度。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN114972753B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

基于损失分类与双分支网络的图像超分辨率重建和去雾方法及系统

当前第 / 件

一种零样本无监督的图像去雾方法及系统

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_70)

G06V20_00 G06V20_05 G06V20_10 G06V20_13 G06V20_17 G06V20_20 G06V20_30 G06V20_40 G06V20_50 G06V20_52 G06V20_54 G06V20_56 G06V20_58 G06V20_59 G06V20_60 G06V20_62 G06V20_64 G06V20_68 G06V20_69 G06V20_70 覆盖20个领域

相似专利推荐 AI 驱动 · 同领域

暂无同领域相似专利推荐

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：10 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

查看全部出价

我要出价 (议价)