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摘 要:一种基于深度学习的图像语义分割方法,由数据集处理、构建深度语义分割网络、深度语义分割网络训练及参数学习、对测试图像进行语义分割四部分组成。本发明将输入图像的RGB图像和灰度图像作为网络模型的输入,充分利用灰度图像的边缘信息,有效增加输入特征的丰富程度;把卷积神经网络和双向门限递归单元相结合,在学习图像局部特征的基础上,捕获更多的上下文依赖关系和全局特征信息;通过第一坐标通道模块和第二坐标通道模块对特征图加入坐标信息,丰富模型的坐标特征,提升模型的泛化能力,产生分辨率高、边界精确的语义分割结果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811646148.7 | 专利名称: | 基于深度学习的图像语义分割方法 |
申请日: | 2018-12-30 | 申请/专利权人 | 陕西师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市长安南路199号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/70搜分类 人工智能 深度学习 语义分割搜索 |
公开/公告日: | 2023-04-07 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN109711413B | 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 |