基于深监督的实时语义分割方法
实质审查的生效
摘要
本发明提出基于深监督的实时语义分割方法，包括以下步骤；步骤S1、针对特定的应用场景采集用于深监督的场景图像数据，构建场景图像数据库；步骤S2、对数据库中的场景图像进行像素级别标注，导出PASCAL VOC格式的标注文件，使之符合语义分割任务训练要求；步骤S3、构建基于深监督的实时语义分割网络CFSegNet；步骤S4、利用已标注的数据集对CFSegNet神经网络模型进行训练；步骤S5、对应用场景中采集到的图像数据进行预处理，然后输入到CFSegNet神经网络模型，得到图像语义分割结果；本发明准确率高，时效性好，对设备计算性能要求不高，适合部署到性能受限的终端设备中。
基本信息
专利标题 ：
基于深监督的实时语义分割方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114266952A
申请号 ：
CN202111600850.1
公开（公告）日 ：
2022-04-01
申请日 ：
2021-12-24
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
柯逍蒋培龙曾淦雄
申请人 ：
福州大学
申请人地址 ：
福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学
代理机构 ：
福州元创专利商标代理有限公司
代理人 ：
郭东亮
优先权 ：
CN202111600850.1
主分类号 ：
G06V20/00
IPC分类号 ：
G06V20/00 G06V10/26 G06V10/774 G06V10/764 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-04-19 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/00
申请日 : 20211224
申请日 : 20211224
2022-04-01 ：
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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