[发明专利]一种基于深度特征选择融合的RGB-D语义分割方法在审
| 申请号： | 202110027615.3 | 申请日： | 2021-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN112861911A | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 袁媛;苏月皎;姜志宇 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西北工业大学专利中心 61204 | 代理人： | 金凤 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度特征选择融合的RGB‑D语义分割方法，采用双流卷积神经网络作为语义分割模型，首先对RGB‑D图像和对应标签图像进行预处理，再由编码器提取可见光图像和深度图像各层的特征图，然后对可见光图像和深度图像的特征图进行融合，得到每一层的融合特征；接下来使用空间注意力对编码器的融合特征进行选择，将选择后的结果进行上采样，最终得到分割结果。本发明方法对于小物体和轮廓分割更为精确，对于光照变化和相似外观的物体分割鲁棒性更强，同时分割结果正确率和平均交并比更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 特征 选择 融合 rgb 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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