[发明专利]基于GAN和跨模态特征融合的道路场景语义分割方法在审
| 申请号： | 202110785221.4 | 申请日： | 2021-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN113378795A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）人： | 周武杰;刘劲夫;邱薇薇;强芳芳;许彩娥 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 韩迎之 |
| 地址： | 310023 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络和跨模态特征融合的道路场景语义分割方法，应用于深度学习技术领域，具体步骤如下：利用生成对抗网络，将训练集输入到生成器卷积神经网络，得到训练集中的每幅原始的道路场景图对应的预测图，将原始道路场景图，对应预测图和对应的标签图，输入判别器，得到评价分数，根据评价分数，更新判别器参数；将训练集输入到生成器卷积神经网络，得到训练集中的每幅原始的道路场景图对应的预测图，计算损失函数，并更新生成器参数。本发明解决了现有技术中单纯利用池化操作与卷积操作获得的特征图单一且不具有代表性，从而会导致得到的图像的特征信息减少，最终导致还原的效果信息比较粗糙，分割精度低。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 gan 跨模态 特征 融合 道路 场景 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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