一种基于改进FastFCN的图像分割方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于改进FastFCN的图像分割方法；本发明创新地提出用于提取非线性特征的双重并行非对称卷积模块和用于捕捉多尺度信息的串行空洞空间金字塔池化模块模块。将非对称卷积模块、串行空洞空间金字塔池化模块、双重注意力CBAM模块以及瓶颈层融入子模块中，构建语义文本信息子模块。然后将语义文本信息子模块嵌入到编码器结构优化后的FastFCN网络，结构优化主要表现在编码器部分通过增添特征跳连路径来增强信息流。训练前无需复杂的预处理，训练时采用多尺度深度监督，测试时使用翻转测试。本发明方法取得了优异的分割性能和极低的模型参数量，其中Jaccard指数为84.05％，模型参数量仅为0.96M。
基本信息
专利标题 ：
一种基于改进FastFCN的图像分割方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114332103A
申请号 ：
CN202111680676.6
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-30
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
巫笠平马玉良张启忠孟明
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
杨舟涛
优先权 ：
CN202111680676.6
主分类号 ：
G06T7/10
IPC分类号 ：
G06T7/10 G06T5/30 G06T5/50 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/10
分割；边缘检测
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/10
申请日 : 20211230
申请日 : 20211230
2022-04-12 ：
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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