[发明专利]基于深度学习进行超像素生成和图像分割的方法在审
| 申请号： | 202011011878.7 | 申请日： | 2020-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN112241965A | 公开（公告）日： | 2021-01-19 |
| 发明（设计）人： | 李亮;王凯;李亚军;彭俊杰 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/136 | 分类号： | G06T7/136;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理、深度学习技术领域，为提出一种通过深度学习可以同时产生超像素和图像分割的端到端的方法，将彩色图片通过特征提取、特征聚类、池化、合并操作，从而实现多任务学习，得到超像素和图像分割结果，本发是，基于深度学习进行超像素生成和图像分割的方法，步骤如下：步骤1：特征提取：步骤2：超像素生成：超像素使用聚类算法模块来完成，可微的聚类算法分为两步：计算像素‑超像素关联、更新超像素聚类中心，通过聚类迭代，得到超像素；步骤3：相似度学习：步骤4：超像素合并：最终得到分割好的图像。本发明主要应用于图像处理场合。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 进行 像素 生成 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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