[发明专利]一种基于卷积神经网络的道路场景语义分割方法在审
| 申请号： | 202011224151.7 | 申请日： | 2020-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN112508956A | 公开（公告）日： | 2021-03-16 |
| 发明（设计）人： | 周武杰;刘劲夫;钱小鸿;雷景生;万健;杨胜英;强芳芳 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06T9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310023 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的道路场景语义分割方法。本发明在训练阶段，构建卷积神经网络，其隐层包括十个神经网络块、三个卷积块、两个联合金字塔上采样模块、可分离上采样块；使用原始的道路场景图像输入到卷积神经网络中进行训练，得到对应的9幅语义分割预测图；再通过计算原始的道路场景图像对应的9幅语义分割预测图构成的集合与对应的语义分割标签图集之间的损失函数值，获得卷积神经网络分类训练模型的最优权值矢量和偏置项；在测试阶段，将待语义分割的道路场景图像输入到卷积神经网络分类训练模型中，得到预测语义分割图像；本发明提高了道路场景图像的语义分割效率，并且提升了准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 道路 场景 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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