一种基于图结构神经网络的语义分割方法及装置
实质审查的生效
摘要
本发明公开了一种基于图结构神经网络的语义分割方法及装置。提出了类语义增强模块(CSE)，该模块利用图模型在通道之间创建图结构，并进一步输出“通道”‑“物体”关系矩阵，以重建特征图。此外，基于类语义增强模块创建融合物体先验信息的全卷积网络层，通过粗分割和特征图生成精细分割结果。在上述两个模块的基础上，提出了类语义增强网络(CSENet)，该网络捕获了通道间的相互依赖性和“通道”‑“物体”关系。使用了由粗到精的分割策略，依次堆叠上述CSENet和CPFC层，从而实现对于粗分割结果的逐步优化，最终输出精分割结果作为最终网络输出。经过实验表明，该方法能够有效提升现有语义分割网络性能。
基本信息
专利标题 ：
一种基于图结构神经网络的语义分割方法及装置
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114494701A
申请号 ：
CN202210134177.5
公开（公告）日 ：
2022-05-13
申请日 ：
2022-02-14
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
胡浩基白健弘王化良龙永文欧阳涛黄源甲
申请人 ：
浙江大学;佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司
申请人地址 ：
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 ：
杭州求是专利事务所有限公司
代理人 ：
刘静
优先权 ：
CN202210134177.5
主分类号 ：
G06V10/26
IPC分类号 ：
G06V10/26 G06V10/82 G06F17/16 G06F17/18 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-31 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 10/26
申请日 : 20220214
申请日 : 20220214
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
