[发明专利]基于轻量级网络的实时目标检测与语义分割的多任务学习方法在审
| 申请号： | 201911060977.1 | 申请日： | 2019-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN110941995A | 公开（公告）日： | 2020-03-31 |
| 发明（设计）人： | 侯舟帆;陈龙;张亚琛 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 王晓玲 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于轻量级网络的实时目标检测与语义分割的多任务学习方法。包括特征提取模块、语义分割模块、目标检测模块以及多尺度感受野模块；特征提取模块选择轻量级卷积神经网络MobileNet，通过MobileNet网络提取特征，送入语义分割模块去完成道路可行驶区域与可选择行驶区域的分割问题，同时将特征送入目标检测模块去完成道路场景下出现的物体检测；通过多尺度感受野模块增加特征图的感受域，用不同尺度的卷积解决多尺度难题，最终损失函数通过语义分割模块的损失函数与目标检测模块的损失函数进行加权求和，对总模块进行优化。本发明提供的方法相比现有技术做到了更快速，更准确地完成道路物体检测以及道路行驶区域分割这两种常见的无人驾驶感知任务。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 轻量级 网络 实时 目标 检测 语义 分割 任务 学习方法 | ||
【主权项】：
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