[发明专利]轻量级DeepLabV3+图像语义分割方法及设备在审
| 申请号： | 202310710211.3 | 申请日： | 2023-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN116704190A | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 费正顺;辛凯;王经龙;黄炳强;项新建;郑永平;郑洪波 | 申请（专利权）人： | 浙江科技学院 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/40;G06V10/52;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 哈尔滨市文洋专利代理事务所(普通合伙) 23210 | 代理人： | 解莹明 |
| 地址： | 310023 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种轻量级DeepLabV3+图像语义分割方法及设备，本发明基于SE通道注意力机制动态调整深度可分离卷积层，对原始样本数据进行特征提取，提取的深层特征输入至结合ECA通道注意力机制的空洞空间金字塔池化模块对数据进行进一步卷积提取深层特征图通道上的注意力权重并与输出的深层特征图逐元素相乘融合；将融合后的深层特征图与浅层特征图进行拼接融合，融合后得到的通道维度上的图像特征图解码，并以此建立的模型对训练集进行预训练、构建预训练模型，并以此对验证集、测试集进行测试预测图像分割结果。本发明降低了计算复杂度，加快了模型训练速度，采用的主干特征提取网络提高了训练速度的同时保持了分割精度的相似度。 | ||
| 搜索关键词： | 轻量级 deeplabv3 图像 语义 分割 方法 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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