[发明专利]使用CNN进行图像分割的方法

摘要

在使用编码器‑解码器结构进行图像分割的卷积神经网络(CNN)中，多尺度上下文聚合模块从编码器接收最终编码特征图，并顺序地从全局尺度到局部尺度聚合该特征图的多尺度上下文，以强化不同尺度上下文的语义关系，从而提高分割精度。通过对特征图计算不同扩张率的空洞卷积来获得多尺度上下文。为了减少CNN所需的计算量，在解码器中使用了基于通道的特征选择(CFS)模块来合并两个输入特征图。每个特征图都由全局池化层，然后是全连接层或1×1卷积层处理，以选择高激活的通道。通过随后的按通道进行相乘和按元素进行相加，在合并的特征图中仅保留和增强了两个特征图中均具有高激活的通道。