[发明专利]一种基于知识重组的场景解析方法在审
| 申请号： | 201910638381.9 | 申请日： | 2019-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN110569709A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 宋明黎;叶静雯;季意昕 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 33201 杭州天正专利事务所有限公司 | 代理人： | 王兵;黄美娟 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 基于知识重组的场景解析方法，包含以下步骤：首先初始化学徒网络，使其和教师网络有相同的网络结构；然后利用教师网络上关于场景图像中分割和深度估计的知识逐层训练学徒网络；接着确定分割，深度估计在训练完毕的学徒网络上的分流点；最后从分流点处连接上学徒网络和教师网络，并针对图像分割和深度估计的单个任务进行网络微调。通过上述步骤，本发明可以充分利用教师网络的知识并且训练出在所有室内场景解析任务中的性能都能超越教师的多任务学徒网络。 | ||
| 搜索关键词： | 网络 深度估计 教师 分流点 场景解析 场景图像 室内场景 图像分割 网络结构 知识重组 初始化 分割 微调 解析 | ||
【主权项】：
1.基于知识重组的室内图像场景解析方法，采用多教师单学徒的训练模式，训练出目标网络能同时应对室内场景分割，室内场景深度估计和法向量估计等多项任务，具体包含以下步骤：/n步骤A，预训练教师网络，用对应的场景分割数据集和深度估计数据集训练对应的教师网络，首先预训练所需的教师网络，SegNet和DepthNet两个教师网络分别进行场景图像分割，深度估计的任务；/n其中利用了交叉熵来计算SegNet中的损失：/n
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