一种基于多感受野上下文语义信息的图像语义分割方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于多感受野上下文语义信息的图像语义分割方法，包括步骤一、将输入图像通过卷积操作转换成像素矩阵；二、采用不同扩张率的扩张卷积将同一个像素矩阵转换为多个具有多感受野上下文语义信息的特征图；三、具有多感受野上下文语义信息的特征图分别通过不同子网中的转换器编码器进行特征提取和下采样处理，得到多个具有不同感受野的下采样特征图；四、下采样特征图通过解码器进行逐步上采样处理，得到相同尺寸和维度的特征图，并生成最终的特征融合图；五、特征融合图通过卷积神经网络完成图像分割的预测。本发明能够有效应用在图像语义分割中，不会丢失深层的低分辨率特征和细粒度特征，消耗内存小，效果显著，便于推广。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多感受野上下文语义信息的图像语义分割方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114359554A
申请号 ：
CN202111413182.1
公开（公告）日 ：
2022-04-15
申请日 ：
2021-11-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
刘亮亮常靖
申请人 ：
河南农业大学
申请人地址 ：
河南省郑州市郑东新区龙子湖高校园区15号
代理机构 ：
郑州久信知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
张清彦
优先权 ：
CN202111413182.1
主分类号 ：
G06V10/26
IPC分类号 ：
G06V10/26 G06V10/77 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-03 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/26
申请日 : 20211125
申请日 : 20211125
2022-04-15 ：
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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