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公开(公告)号:CN114463205A
公开(公告)日:2022-05-10
申请号:CN202210066965.5
申请日:2022-01-20
Applicant: 中国人民解放军陆军工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双分支UNet噪声抑制的车辆目标分割方法,首先收集车辆数据集,并对这些数据集进行整理;然后选取部分UNet网络作为主干网络,并在此基础上嵌入预测分支模块和噪声抑制分支模块,其中预测分支模块主要对获取的特征信息进行微调,并以此进行像素分类;噪声抑制分支模块主要通过损失函数抑制数据中的噪声干扰,以实现特征获取的精准性;最后,将获得的车辆数据集导入到模型中,然后将主干网络中提取到的图像特征信息传递到预测分支模块和噪声抑制分支模块,这两个分支模块分别使用二元交叉熵损失函数和非对称指数损失函数交替优化模型参数,以此提高模型对困难样本的判别能力,进而提升模型的整体性能。