[发明专利]一种轻量化多路径网状图像分割方法、系统和电子设备

摘要

本发明公开了一种轻量化多路径网状图像分割方法、系统和电子设备。其中轻量化多路径网状图像分割方法包括训练阶段和推理阶段，训练阶段分割模型的构建如下所示：首先将处理后的数据送入多路径编码器，使用轻量化多路径特征挖掘单元进行特征挖掘，然后进行下采样操作，该系列操作重复进行多次；然后，将数据送入多路径解码器，对数据进行上采样操作，上采样后的数据送入轻量化多路径特征挖掘单元进行特征挖掘，该系列操作重复进行多次；接着，将多个轻量化多路径特征挖掘单元的输出数据送入特征阶梯单元，输出分割结果；最后，使用软剪枝操作对网络模型进行剪枝操作，进一步降低模型所需的计算和存储资源。实验证明与传统的深度学习模型相比，本发明提出的方法优于传统方法，分割精度有明显提升且需要的计算和存储资源要远远少于传统深度学习模型。