[发明专利]混合连接的多任务FCN模型系统

权利要求书

1.一种混合连接的多任务FCN模型系统，其特征在于，包括：

主干网络模块，用于对原始输入图像进行特征提取，分别为主分割任务和辅助任务产生热图；

上采样及多层特征融合网络模块，用于分别将主分割任务和辅助分割任务产生的热图进行反卷积上采样及多层融合，以产生与所述原始输入图像大小一致的像素级分割图。

2.如权利要求1所述的混合连接的多任务FCN模型系统，其特征在于，所述上采样及多层特征融合网络模块，用于将热图与主干网络中更浅层的特征图依次进行融合，最后进行一次反卷积8倍上采样得到与所述原始输入图像大小一致的像素级分割图。

3.如权利要求1所述的混合连接的多任务FCN模型系统，其特征在于，所述上采样及多层特征融合网络模块，用于将主分割任务产生的热图和辅助任务产生的热图分别进行反卷积上采样至长宽均变为原来的2倍，再加上所述主网络模块中的pool4池化得到的特征图，尺寸相同的三者进行融合；将上一轮融合得到的输出继续进行同样的反卷积上采样和与主干网络模块中的特征以及辅助分割任务对应层特征的融合。

4.如权利要求1所述的混合连接的多任务FCN模型系统，其特征在于，所述上采样及多层特征融合网络模块，用于在每轮训练中，首先将辅助分割任务训练至其损失函数收敛，这个过程中只有主干网络模块和辅助分割任务反卷积上采样的参数得到训练，主分割任务反卷积上采样的参数不受到影响；然后对主分割任务进行训练微调至其损失函数收敛，这个过程中由于主分割任务接收来自辅助分割任务的中间输出，所以不仅是主干网络模块中的辅助分割任务和主分割任务反卷积上采样的参数得到训练，辅助分割任务反卷积上采样的参数也受到影响。