[发明专利]基于改进DeepLab的二维图像部件分割方法及应用有效
| 申请号： | 201910414473.9 | 申请日： | 2019-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN110298843B | 公开（公告）日： | 2023-02-10 |
| 发明（设计）人： | 赵霞;倪颖婷 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进DeepLab的二维图像部件分割方法及应用，所述方法通过一改进DeepLab网络对获取的二维图像进行部件分割，所述改进DeepLab网络包括编码器和跳跃式解码器，所述编码器包括多卷积层单元和多尺度自适应形态特征提取单元，所述多尺度自适应形态特征提取单元与多卷积层单元的输出端连接，所述跳跃式解码器同时获取深层特征和浅层特征，所述浅层特征由多卷积层单元的中间层获取。与现有技术相比，本发明具有适应性强、分割结构边缘清晰等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 deeplab 二维 图像 部件 分割 方法 应用 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进DeepLab的二维图像部件分割方法，其特征在于，该方法通过一改进DeepLab网络对获取的二维图像进行部件分割，所述改进DeepLab网络包括编码器和跳跃式解码器，所述编码器包括多卷积层单元和多尺度自适应形态特征提取单元，所述多尺度自适应形态特征提取单元与多卷积层单元的输出端连接，所述跳跃式解码器同时获取深层特征和浅层特征，所述浅层特征由多卷积层单元的中间层获取。
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