[发明专利]一种基于多尺度可变形卷积的语义分割方法在审
| 申请号： | 201910953235.5 | 申请日： | 2019-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN110826596A | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 马帅;庞彦伟 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多尺度可变形卷积的语义分割方法，包括下列步骤：第一步，准备好训练所用的语义分割输入图像数据及其相应的标签；第二步，训练该深度学习网络，首先对网络的基础模型进行预训练，在预训练的基础上对网络的参数进一步优化，添加相关的语义分割模块，进行进一步训练，最终得到适合该数据集的网络参数，对于新输入的图像，该网络通过前向计算最终得到图像的输出，使其能够对图像中的每一个像素进行分类，构成语义分割的输出图像；第三步，对损失函数采用梯度下降法进行权重更新，使得损失逐渐减小，并迭代训练，直至网络收敛或达到最大迭代次数，得到最终网络参数。保存训练好的网络模型以及各个参数权重，构成语义分割的模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 尺度 变形 卷积 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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