[发明专利]基于重要性加权的道路场景图像语义分割方法有效
| 申请号： | 201811544813.1 | 申请日： | 2018-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN109740451B | 公开（公告）日： | 2022-11-25 |
| 发明（设计）人： | 袁夏;周宏扬;马浩炎 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T7/10 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 封睿 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了基于重要性加权的道路场景图像语义分割方法，首先建立基于重要性加权的损失函数的SegNet神经网络架构；然后选择CityScapes数据集，划分成训练数据集、验证数据集、测试数据集，训练神经网络模型，进行道路场景图像语义分割。本发明使用损失函数加权的方法分割道路场景图像，车辆和行人的分割更精细。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 重要性 加权 道路 场景 图像 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.基于重要性加权的道路场景图像语义分割方法，其特点在于，首先建立基于重要性加权的损失函数的SegNet神经网络架构；然后选择CityScapes数据集，划分成训练数据集、验证数据集、测试数据集，训练神经网络模型，进行道路场景图像语义分割。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京理工大学，未经南京理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811544813.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
