[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

专利信息
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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