[发明专利]一种基于堆叠神经网络的递进式图像解析方法有效
| 申请号： | 201811113589.0 | 申请日： | 2018-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN109308493B | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 孙正兴;徐峻峰;胡佳高;李博 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 江苏圣典律师事务所 32237 | 代理人： | 胡建华;于瀚文 |
| 地址： | 210023 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于堆叠神经网络的递进式图像解析方法，包括以下步骤：基于已有的图像分割神经网络，通过堆叠其最后几层数次，构造对图像进行递进式解析的堆叠神经网络结构；利用训练图像及对应的像素级语义类别标注图，通过执行多次类别合并操作生成由精到粗的层次化语义类别标注图，作为多层次的监督数据，并利用此监督数据训练该堆叠神经网络；利用已训练的堆叠式图像解析神经网络，对输入图像进行由粗到精的递进式内容解析。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 堆叠 神经网络 递进 图像 解析 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于堆叠神经网络的递进式图像解析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，设计神经网络：基于已有的用于图像分割任务的多层深度神经网络，通过在其网络末端的增加两个以上前后相连的分割模块，并添加由网络浅层到各分割模块的跨层连接，构造用于对图像进行递进式解析的神经网络，其从前到后的各分割模块生成由粗到细多个粒度的图像解析结果；步骤2，训练神经网络：利用训练图像库中的训练数据对步骤1构造的神经网络进行训练；步骤3，解析输入图像：利用已训练的神经网络，对输入图像进行由粗到精的递进式内容解析。
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