[发明专利]一种基于融合网络的图像多尺度语义分割方法及装置

权利要求书

1.一种基于融合网络的图像多尺度语义分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

构建一融合网络，该融合网络包括fcn基网络、deeplab基网络、特征融合模块和优化分割模块，所述特征融合模块分别连接fcn基网络、deeplab基网络和优化分割模块；

通过所述融合网络对输入图像进行语义分割；

其中，所述特征融合模块对fcn基网络和deeplab基网络的输出特征图进行拼接，拼接后的特征图维度为fcn基网络和deeplab基网络的输出特征图维度的和，拼接后通过多个升维卷积层，逐步增加维度以进行特征的整合与提取，最后再进行维度降低。

2.根据权利要求1所述的基于融合网络的图像多尺度语义分割方法，其特征在于，所述fcn基网络为基于VGG-16网络的全卷积网络。

3.根据权利要求1所述的基于融合网络的图像多尺度语义分割方法，其特征在于，所述deeplab基网络基于VGG-16网络、采用带孔卷积与带孔空间金字塔池化方法构建。

4.根据权利要求1所述的基于融合网络的图像多尺度语义分割方法，其特征在于，所述优化分割模块基于全连接的条件随机场构建。

5.根据权利要求1所述的基于融合网络的图像多尺度语义分割方法，其特征在于，所述融合网络采用迁移学习训练获得。

6.一种基于融合网络的图像多尺度语义分割装置，其特征在于，该装置至少包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器调用所述计算机程序执行如权利要求1-5任一所述的分割方法的步骤。