一种基于分离引导卷积的多模态人像分割方法
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于分离引导卷积的多模态人像分割方法,包括通过译码器,将编码器输出的特征输入分离引导卷积中进行多尺度学习,输出人像的预测概率图,构建人像分割模型;将待检测的人物图像及其深度图输入到构建好的网络模型进行模型训练,对每一个侧输出的预测图加入深度监督,用交叉熵损失来计算人工标注图和预测的人像分割图像的差异,将这些误差反馈给网络以更新整个网络的模型参数;将需要测试的原始图像及其深度图像输入到模型中进行模型测试。本发明所述方法通过降低侧输出特征图像尺度,提升多尺度特征表达能力,从而加快推理计算速度,提升复杂场景下的检测准确性。
基本信息
专利标题 :
一种基于分离引导卷积的多模态人像分割方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114494325A
申请号 :
CN202210107165.3
公开(公告)日 :
2022-05-13
申请日 :
2022-01-28
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
陈泽宇陈舒涵徐秀奇俞锦豪陆露汤浩楠
申请人 :
扬州大学
申请人地址 :
江苏省扬州市大学南路88号
代理机构 :
南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 :
王晓东
优先权 :
CN202210107165.3
主分类号 :
G06T7/194
IPC分类号 :
G06T7/194 G06T7/90 G06T3/40 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
G06T5/00
图像的增强或复原
G06T5/50
通过使用多于一幅图像的,例如平均、减少
G06T7/194
涉及前景-背景分割
法律状态
2022-05-31 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/194
申请日 : 20220128
申请日 : 20220128
2022-05-13 :
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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