一种基于证据推理的语义分割网络模型不确定性量化方法
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摘要
本发明提供了一种基于证据推理的语义分割网络模型不确定性量化方法。该方法包括：构建FCN网络模型，利用训练数据集对FCN网络模型进行训练，得到用于图像数据的语义分割的训练后的FCN网络模型；将D‑S证据理论移植于所述训练后的FCN网络模型，得到重构后的FCN网络模型；将待分割的图像数据输入到重构后的FCN网络模型，FCN网络模型输出待分割图像的分类结果，利用D‑S证据理论指标计算出每个像素点的分类结果不确定值。本发明可以在短时间内有效完成对语义分割不确定度的量化计算，极大提高计算效率，节约时间、资源成本。
基本信息
专利标题 ：
一种基于证据推理的语义分割网络模型不确定性量化方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113780292A
申请号 ：
CN202111011851.2
公开（公告）日 ：
2021-12-10
申请日 ：
2021-08-31
授权号 ：
CN113780292B
授权日 ：
2022-05-06
发明人 ：
王睿梁茨郑伟
申请人 ：
北京交通大学
申请人地址 ：
北京市海淀区西直门外上园村3号
代理机构 ：
北京市商泰律师事务所
代理人 ：
黄晓军
优先权 ：
CN202111011851.2
主分类号 ：
G06K9/34
IPC分类号 ：
G06K9/34 G06N3/04 G06N5/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/20
图像捕获
G06K9/34
在图像分布图中，相接触的或相重叠的图形的分割
法律状态
2022-05-06 ：
授权
2021-12-28 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/34
申请日 : 20210831
申请日 : 20210831
2021-12-10 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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