[发明专利]基于特征图恢复的场景分割方法和系统有效
申请号: | 201810664250.3 | 申请日: | 2018-06-25 |
公开(公告)号: | CN109034198B | 公开(公告)日: | 2020-12-11 |
发明(设计)人: | 唐胜;张蕊;李锦涛 | 申请(专利权)人: | 中国科学院计算技术研究所 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人: | 祁建国;梁挥 |
地址: | 100080 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于特征图恢复的场景分割方法和系统,包括对原始图像进行降采样,得到降采样图像,通过特征学习网络得到该降采样图像的降采样特征图,将该降采样特征图的尺寸恢复为原始图像尺寸,得到上采样特征图,将该上采样特征图输入场景分割网络,得到该原始图像的场景分割结果。本发明利用降采样输入图像可以获得的较快的分割速度;利用原始大小输入图像可以获得的较高的分割精度。此外,本发明还提出了辅助中间层监督和边境区域重加权的方法辅助场景分割神经网络模型的优化过程,从而在保持模型加速的前提下提升加速后模型的分割精度。 | ||
搜索关键词: | 基于 特征 恢复 场景 分割 方法 系统 | ||
【主权项】:
1.一种基于特征图恢复的场景分割方法,其特征在于,包括:步骤1、对原始图像进行降采样,得到降采样图像,通过特征学习网络得到该降采样图像的降采样特征图,将该降采样特征图的尺寸恢复为原始图像尺寸,得到上采样特征图,将该上采样特征图输入场景分割网络,得到该原始图像的场景分割结果。
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