一种基于多模态特征融合的RGB-D图像语义分割方法
实质审查的生效
摘要
本发明属于计算机视觉领域，具体涉及一种基于多模态特征融合的RGB‑D图像语义分割方法。由于RGB和深度特征的内在差异，如何更有效地融合两种特征仍是有待解决的问题。为了解决该问题提出了注意力引导多模态交叉融合分割网络(ACFNet)，本发明采用编码器－解码器结构，将深度图编码为HHA图像，设计非对称双流特征提取网络，RGB和深度编码器分别以ResNet‑101和ResNet‑50为主干网络，并在RGB编码器中添加全局‑局部特征提取模块(GL)。为有效融合RGB和深度特征，提出了注意力引导多模态交叉融合模块(ACFM)，以更好地在多阶段利用融合的增强特征表示。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多模态特征融合的RGB-D图像语义分割方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114549439A
申请号 ：
CN202210126753.1
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-11
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
杨晓文靳瑜昕韩慧妍张元庞敏韩燮
申请人 ：
中北大学
申请人地址 ：
山西省太原市学院路3号
代理机构 ：
太原申立德知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
程园园
优先权 ：
CN202210126753.1
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00 G06T7/11 G06T5/00 G06T3/40 G06N3/08 G06N3/04 G06K9/62 G06V10/44 G06V10/764 G06V10/82
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
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20220211
申请日 : 20220211
2022-05-27 ：
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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