[发明专利]基于递归连接式卷积神经网络的图像分割方法及存储介质在审
| 申请号： | 201810240389.5 | 申请日： | 2018-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN108648196A | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 林永飞;谭峻东 | 申请（专利权）人： | 广州多维魔镜高新科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙) 44288 | 代理人： | 罗晶;谢嘉舜 |
| 地址： | 511400 广东省广州市南沙区丰泽东路106号*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于递归连接式卷积神经网络的图像分割方法，图像分割方法具体包括以下步骤：构建递归连接式卷积神经网络；对原始图像进行预处理；利用递归连接式卷积神经网络对原始图像进行图像语义分割处理；得到已分割好的图像；其中，所构建的递归连接式卷积神经网络包含收缩模块和扩张模块，收缩模块的输入端用于输入原始图像，收缩模块的输出端与扩张模块的输入端连接，扩张模块的输出端用于输出经递归连接式卷积神经网络处理后的已分割好的图像。本发明能有效减轻特征消失和梯度弥散的问题，提高了图像语义分割的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 连接式 递归 图像分割 原始图像 收缩 图像语义 输出端 构建 分割 预处理 图像 输入端连接 存储介质 分割处理 输入端 弥散 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于递归连接式卷积神经网络的图像分割方法，其特征在于，所述图像分割方法具体包括以下步骤：构建递归连接式卷积神经网络；对原始图像进行预处理；利用所述递归连接式卷积神经网络对预处理之后的所述原始图像进行图像语义分割处理；得到已分割好的图像；其中，所构建的递归连接式卷积神经网络包含收缩模块和扩张模块，所述收缩模块的输入端用于输入原始图像，所述收缩模块的输出端与所述扩张模块的输入端连接，所述扩张模块的输出端用于输出经所述递归连接式卷积神经网络处理后的已分割好的图像；所述收缩模块由多个递归连接块逐一递进连接而构成；所述扩张模块具有多个重复的反卷积层，所述收缩模块中的最后一个递归连接块与所述扩张模块中的第一个反卷积层连接，每一个反卷积层的输出结果与所述收缩模块中对应步骤的递归连接块的输出结果进行叠加之后再输入到下一个反卷积层中，最后一个反卷积层的输出端为所述扩张模块的输出端。
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