[发明专利]一种基于深度学习的水下图像语义分割模型在审
| 申请号： | 202210407563.7 | 申请日： | 2022-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN114677514A | 公开（公告）日： | 2022-06-28 |
| 发明（设计）人： | 苑永起;张文菊;周梅香 | 申请（专利权）人： | 苑永起 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212100 江苏省镇江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的水下图像语义分割模型，所述模型包括预处理、编码器模块和解码器模块，其中编码器模块包含五个阶段编码模块，第一阶段、第二阶段、第三阶段和第四阶段包含SENet(通道注意力)子模块，通道注意力模块对特征图进行平均池化、全连接层、激活、全连接层和激活等操作；利用所述分割方法对水下图像训练集进行训练，并将水下图像测试集输入训练好的网络模型，得到分割后的图像；本发明的分割模型对于水下图像中分辨率较低的图像也能做到精确分割，对水下图像中的目标分割精度高，分割效果好。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 水下 图像 语义 分割 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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