[发明专利]一种基于深度学习模型的逐级交互式轮廓识别方法有效
| 申请号： | 202110953747.9 | 申请日： | 2021-08-19 |
| 公开（公告）号： | CN113673539B | 公开（公告）日： | 2023-06-20 |
| 发明（设计）人： | 林川;庞晨;谢智星;张贞光;古家虹;陈永亮;乔亚坤;吴海晨;李福章;潘勇才;韦艳霞 | 申请（专利权）人： | 广西科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 长沙正奇专利事务所有限责任公司 43113 | 代理人： | 周晟 |
| 地址： | 545006 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明旨在提供一种基于深度学习模型的逐级交互式轮廓识别方法，包括以下步骤：A、构建深度神经网络结构，结构具体如下：编码网络、解码网络；其中，编码网络为VGG16网络，池化层为分界线分为S1、S2、S3、S4、S5五个阶段；所述的解码网络分为四级，每一级中均分别设有子解码网络M和子解码网络N；B、原始图像输入VGG16网络中，依次经五个阶段卷积处理；C、VGG16网络的S1、S2、S3、S4、S5五个阶段中的第一卷积层和第二卷积层的卷积结果分别输入子解码网络M和N中，经过双解码网络解码之后，最后融合处理得到最终输出轮廓。本发明对纹理的抑制、边缘的保护产生了积极的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 逐级 交互式 轮廓 识别 方法 | ||
【主权项】：
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