[发明专利]纹理图像分割方法、电子装置及计算机存储介质在审
| 申请号： | 201910930664.0 | 申请日： | 2019-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN110706232A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 曾军英;朱伯远;姜晓伟;吴海峰;秦传波;朱京明;翟懿奎;甘俊英 | 申请（专利权）人： | 五邑大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10 |
| 代理公司： | 44205 广州嘉权专利商标事务所有限公司 | 代理人： | 关达津 |
| 地址： | 529000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种纹理图像分割方法、电子装置及计算机存储介质，其中纹理图像分割方法在建立传统U‑Net卷积神经网络的基础上，又建立了MobileNetV2网络结构，并且将U‑Net卷积神经网络的所述压缩路径和所述扩张路径二者的所有标准卷积均替换为Bottleneck处理，MobileNetV2网络结构当中包括了Bottleneck处理，由于所述Bottleneck处理依次包括升维操作、正常卷积以及降维操作，其中Bottleneck处理构成了深度可分离卷积，通过深度可分离卷积将标准卷积分解为深度卷积和点卷积方式进行计算，从而Bottleneck处理的参数量减少，减小了运算量。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 卷积神经网络 纹理图像分割 网络结构 可分离 计算机存储介质 电子装置 降维操作 数量减少 压缩路径 积分解 运算量 减小 替换 | ||
【主权项】：
1.一种纹理图像分割方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS1：搭建D-Net卷积神经网络模型，包括：/nS11：建立U-Net卷积神经网络，所述U-Net卷积神经网络包括压缩路径和扩张路径，所述压缩路径和所述扩张路径二者均包括有若干标准卷积；/nS12：建立MobileNetV2网络结构，所述MobileNetV2网络结构包括Bottleneck处理，所述Bottleneck处理依次包括升维操作、正常卷积以及降维操作，将所述压缩路径和所述扩张路径二者的所有标准卷积均替换为Bottleneck处理；/nS2：训练所述D-Net卷积神经网络模型，包括：/nS21:获取训练集，所述训练集包括已知纹理图像以及与所述已知纹理图像一一对应的标签；/nS22：将所述训练集输入到所述D-Net卷积神经网络模型进行训练；/nS3:利用训练好的所述D-Net卷积神经网络模型进行图像分割，包括：/nS31:获取测试集，所述测试集包括未知纹理图像；/nS32：将所述测试集输入到所述D-Net卷积神经网络模型进行图像分割。/n
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