[发明专利]一种基于深度学习的小尺度目标部件分割方法在审
| 申请号： | 202211131496.7 | 申请日： | 2022-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN115482381A | 公开（公告）日： | 2022-12-16 |
| 发明（设计）人： | 邓建华;赵建恒;王静雅;魏卓;陈昱辰;李龙;代铮;何佳霓;杨杰;秦琪怡;陶泊昊;郑凯文;苟晓攀 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/82;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 电子科技大学专利中心 51203 | 代理人： | 周刘英 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的小尺度目标部件分割方法，属于图像目标检测和分割技术领域。本发明首先构建小尺度目标数据集，包含分割数据集、超分辨重建数据集以及目标检测数据集三部分；针对小尺度目标部位分割任务，设置对应的小尺度目标部件分割网络模型，并以分割数据集为基础对模型进行训练进而获取到最优模型；结合超分辨重建以及目标检测相关技术设置的小尺度目标增强方法，在不影响普通目标分割效果基础上，有针对的提高了分割算法对小尺度目标的分割精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 尺度 目标 部件 分割 方法 | ||
【主权项】：
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