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摘 要:本发明涉及基于深度学习和引导滤波的装配体图像分割方法,包括如下步骤:S1、建立包括若干个装配体图像的数据集;S2、构建语义分割模型,所述语义分割模型包括特征提取模块、特征融合模块和滤波模块;S3、利用数据集迭代训练所述语义分割模型;S4、将待分割装配体图像输入至训练好的语义分割模型,得到分割图像。本发明通过融合所述第二特征图和第三特征图得到多尺度特征图,恢复待分割装配体图像的低阶特征并增加语义分割模型的复杂度,从而提高语义分割模型的数据拟合能力,以提高语义分割模型的分割能力。引导滤波器模块根据引导图像优化分割图的分割边缘,进一步加强装配体中各尺度零部件的分割效果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110545574.7 | 专利名称: | 基于深度学习和引导滤波的装配体图像分割方法及设备 |
申请日: | 2021-05-19 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T7/10搜分类 音视频 图像处理 深度学习 滤波搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 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) |
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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 |