尺度自适应特征增强深度神经网络的图像分割方法与系统
实质审查的生效
摘要

本发明属于基于特定计算模型的计算机系统领域,提供了一种尺度自适应特征增强深度神经网络的图像分割方法与系统。该方法包括,基于输入图像数据采用尺度自适应特征增强深度神经网络,得到预测结果;将输入图像数据进行预处理,得到分割掩码图;基于输入图像数据,提取不同尺度的底层特征;基于不同尺度的底层特征,采用注意力网络,生成权重注意力图;将不同尺度的底层特征和权重注意力图相乘,得到第一特征图;提取第一特征图的关键特征信息,得到图像的高层语义特征图;提取分割掩码图的特征,得到目标感知注意力图;根据高层语义特征图和目标感知注意力图,得到第二特征图;将第一特征图和第二特征图进行融合,得到用于预测的图像全局特征图。

基本信息
专利标题 :
尺度自适应特征增强深度神经网络的图像分割方法与系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114511576A
申请号 :
CN202210407298.2
公开(公告)日 :
2022-05-17
申请日 :
2022-04-19
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
袭肖明宋祚永张光聂秀山孙良运
申请人 :
山东建筑大学
申请人地址 :
山东省济南市历城区临港开发区凤鸣路1000号
代理机构 :
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 :
王雪
优先权 :
CN202210407298.2
主分类号 :
G06T7/10
IPC分类号 :
G06T7/10  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
2022-06-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/10
申请日 : 20220419
2022-05-17 :
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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