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摘 要:本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像语义分割方法,选择ResNet101作为骨架网络进行特征提取,提出了一个JFP模型将ResNet101输出的后三层进行联合,完善ResNet101对特征的提取,解决图像信息丢失的问题;然后将JFP的输出接入ASPP模型进一步提取图像的空间尺度信息,这部分作为编码结构能够更好的对图像信息进行提取;最后应用简单的解码结构将神经网络的输出图像恢复为原始大小,完成对图像的语义分割;同时,本发明设计了一个注意力模型,将这个模型的损失函数与语义分割网络的损失函数结合,辅助网络进行训练,提升训练模型的效果。本发明显著提高了复杂情景下的图像语义分割效果,能够适用于多种场景,具有对包20多种物体类别图像的语义分割处理能力。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910957201.3 | 专利名称: | 一种基于卷积神经网络的图像语义分割方法 |
申请日: | 2019-10-10 | 申请/专利权人 | 湖北工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市武昌区南湖李家墩1村1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/26搜分类 网络传输 语义分割 卷积神经网络搜索 |
公开/公告日: | 2023-06-20 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110781895B | 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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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 |