[发明专利]一种面向大尺度图像数据的残差语义网络训练方法有效
申请号: | 202010040595.9 | 申请日: | 2020-01-15 |
公开(公告)号: | CN111275712B | 公开(公告)日: | 2022-03-01 |
发明(设计)人: | 汪晓妍;祝骋路;黄晓洁;夏明;钟幸宇;王璐瑶;陈胜勇 | 申请(专利权)人: | 浙江工业大学 |
主分类号: | G06T7/10 | 分类号: | G06T7/10;G06T9/00 |
代理公司: | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人: | 王利强 |
地址: | 310014 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 一种面向大尺度图像数据的残差语义网络训练方法,包括以下步骤:步骤1、基于全局训练策略的语义分割模型,过程为:步骤1.1下采样数据和标注;步骤1.2Unet模型训练;步骤1.3基于全局的语义分割模型;步骤2、融合全局模型特征并训练基于局部训练策略的语义分割模型,过程为:步骤2.1从原始尺寸的图像中裁切训练数据块;步骤2.2从训练好的全局模型中裁切全局特征块;步骤2.3基于局部语义分割模型的测试/运用。本发明在保证较高准确率的同时,极大地提高工作效率。 | ||
搜索关键词: | 一种 面向 尺度 图像 数据 语义 网络 训练 方法 | ||
【主权项】:
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