[发明专利]一种基于深度学习实时的交通场景语义分割方法在审
| 申请号： | 202110203890.6 | 申请日： | 2021-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN112802026A | 公开（公告）日： | 2021-05-14 |
| 发明（设计）人： | 梁仕华;付文伟;宋俊;汪颖;赵晶 | 申请（专利权）人： | 乘方大数据技术（北京）有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06T7/13;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京沃知思真知识产权代理有限公司 11942 | 代理人： | 周俊华 |
| 地址： | 100016 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习实时的交通场景语义分割方法，涉及计算机视觉技术领域，包括以下步骤：预先建立基础实时语义分割网络框架，用于对图像进行分割并构建分层的特征；进行获取图像像素类别，并获取粗糙的语义分割图；基于获取的粗糙的语义分割图通过精细粒度细化模块结构对语义分割图进行精细化微调；再基于轻量级语义分割优化模块执行通道的裁剪和特征信息的优化；获取精细的语义分割结果并作为输出。本发明实现了实时高效率交通场景处理能力，不仅采用基于多重粒度的实时语义分割网络的新颖框架，该框架以粗糙到精细的方式对图像进行分割，通过混合注意力特征聚合、精细粒度细化模块和轻量级语义分割优化模块，实现更准确的分割，适应性强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 实时 交通 场景 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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