[发明专利]图像语义分割模型的转换方法和交通道路场景分析平台在审
| 申请号： | 202210103576.5 | 申请日： | 2022-01-28 |
| 公开（公告）号： | CN114140755A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 张帆;曹松;任必为;宋君;陶海 | 申请（专利权）人： | 北京文安智能技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/54 | 分类号： | G06V20/54;G06V10/82;G06V20/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100094 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种图像语义分割模型的转换方法和交通道路场景分析平台，其中，模型转换方法包括：构造基础网络并对其轻量化处理，对DeepLabV3plus网络进行算子替换后获得语义分割初始模型；在基于PyTorch的深度学习框架下训练其得到图像语义分割模型；将图像语义分割模型转换到Caffe深度学习框架下，再转换到TensorRt深度学习框架下；其中，转换至Caffe深度学习框架下后，裁剪掉形成的填充层。本发明解决了现有技术中的图像语义分割模型存在与交通道路场景分析平台部署适配性差而无法稳定发挥性能的问题；以及因具有过多的网络参数而导致模型部署到交通道路场景分析平台时会浪费大量的算力，实用性差的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 图像 语义 分割 模型 转换 方法 交通 道路 场景 分析 平台 | ||
【主权项】：
暂无信息
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