一种基于ConvLSTM卷积神经网络的视频语义分割方法

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摘要

本发明涉及一种基于ConvLSTM卷积神经网络的视频语义分割方法，包括以下步骤：A、构建并训练视频语义分割网络(1)获取数据集；(2)构建视频语义分割网络；(3)训练视频语义分割网络；(4)测试视频语义分割网络分割的准确度；B、通过训练好的视频语义分割网络结构进行视频语义分割。本发明通过采用ConvLSTM模块考虑视频相邻帧之间的相关性，提高视频语义分割的准确度。本发明还采用了密集连接块、密集连接的空洞空间金字塔池化模块，使得特征和梯度的传递更加有效，解决了深度网络训练过程中的梯度消失问题，并且能够系统地聚合多尺度上下文信息，扩大感受野。

基本信息

专利标题：

一种基于ConvLSTM卷积神经网络的视频语义分割方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN111860386A

申请号：

CN202010732937.3

公开（公告）日：

2020-10-30

申请日：

2020-07-27

授权号：

CN111860386B

授权日：

2022-04-08

发明人：

元辉周兰黄文俊

申请人：

山东大学

申请人地址：

山东省济南市历城区山大南路27号

代理机构：

济南金迪知识产权代理有限公司

代理人：

许德山

优先权：

CN202010732937.3

主分类号：

G06K9/00

IPC分类号：

G06K9/00 G06N3/04 G06N3/08