[发明专利]一种基于深度网络上下文提升的人像检测与分割方法有效
| 申请号： | 202110913353.0 | 申请日： | 2021-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN113643305B | 公开（公告）日： | 2023-08-25 |
| 发明（设计）人： | 许赢月;王俊宇;高自立 | 申请（专利权）人： | 珠海复旦创新研究院 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/26;G06V10/80;G06V10/82;G06V20/70;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 符继超 |
| 地址： | 519031 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度网络上下文提升的人像检测与分割方法，具体包括基于深度网络框架，从人像图片中提取出L个不同尺度的深度特征；基于最高尺度特征，通过金字塔池化模块将最高尺度的深度特征在多个金字塔尺度上进行特征融合，生成全局先验信息；通过融合组块从高尺度向低尺度对深度特征的上下文信息进行提升并融合，得到每个尺度的输出特征；对每个尺度的输出特征分别进行优化与训练,完成人像检测与分割；通过该方法能够在不借助额外知识的情况下，从多尺度、多空间、多通道出发深入挖掘深度网络上下文信息，实现对单目图像进行精准人像检测与分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 网络 上下文 提升 人像 检测 分割 方法 | ||
【主权项】：
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