[发明专利]一种基于神经网络架构搜索的双模态图像协同语义分割方法在审
| 申请号： | 202310217739.7 | 申请日： | 2023-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN116563528A | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 张艳宁;张秀伟;王文娜;王康威;尹翰林;赵梓旭;魏辰旭 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/42;G06V10/80;G06N3/084;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安凯多思知识产权代理事务所(普通合伙) 61290 | 代理人： | 刘新琼 |
| 地址： | 71007*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种神经网络架构搜索的双模态图像协同语义分割方法，属于计算机视觉技术领域。设计了双模态图像协同语义分割模型，包括模态A图像编码器和模态B图像编码器和一个解码器；所述的方法包括构建适用于双模态图像语义分割的搜索空间，将不同模态的模态A图像和模态B图像输入到所述的搜索空间中进行搜索，利用归一化指数函数对搜索空间进行连续化，利用梯度下降的方式对网络进行优化；对优化后的网络进行解码得到最优的适用于双模态图像的语义分割网络；将模态A图像和模态B图像输入到步骤3解码得到的语义分割网络进行重新训练，得到最终的双模态图像语义分割网络，利用双模态图像语义分割网络对图像进行分割。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 架构 搜索 双模 图像 协同 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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