[发明专利]一种基于轻量化卷积神经网络的实时图像语义分割方法有效
| 申请号： | 202011036023.X | 申请日： | 2020-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN112164065B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | 刘发贵;唐泉 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/52;G06V10/44;G06V10/82;G06V20/70;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 何淑珍;江裕强 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于轻量化卷积神经网络的实时图像语义分割方法。所述方法包括以下步骤：构建轻量化卷积神经网络；训练构建的轻量化卷积神经网络；使用训练完成的轻量化神经网络对给定场景中图像进行语义分割。本发明在所构建的卷积神经网络中，融合了多路处理机制，能有效编码像素的多空间尺度特征，解决多尺度目标区分困难的问题。同时，本发明结合深度卷积(depth‑wise convolution)大大减少了模型参数，所构建的轻量化卷积神经网络仅有90万参数，远低于现有方法，实现了模型轻量化的目的，满足实时性处理要求。另外，本发明的轻量化卷积神经网络基于全卷积网络，实现了端到端训练和推理，极大地简化了模型的训练和部署过程。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 量化 卷积 神经网络 实时 图像 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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