[发明专利]一种基于优化卷积神经网络的图像语义分割方法在审
| 申请号： | 202011411348.1 | 申请日： | 2020-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN112381832A | 公开（公告）日： | 2021-02-19 |
| 发明（设计）人： | 马国军;孙永霜;夏健 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 徐澍 |
| 地址： | 212003 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于优化卷积神经网络的图像语义分割方法，通过自身迭代优化后的卷积神经网络对图像进行图像语义分割，对视频图像的每次处理都会优化卷积神经网络，从而提高图像语义切割的效果。本发明对优化的图像样本经过卷积神经网络的多次分割，数量会逐渐庞大，并且先训练后验证，再训练再验证，如此反复得到最终的卷积神经网络，训练数据和验证数据之间相当于存在母体和字体关系，既不会产生因训练数据差异较大导致的精度降低问题，而且还由于训练数据之间的漂移较小，有助于提升精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 优化 卷积 神经网络 图像 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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