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公开(公告)号：CN108664974A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810291496.0
申请日：2018-04-03
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RGBD图像与全残差网络的语义分割方法，包括步骤：获取场景的RGB图像及深度图像，并传递到工作站中；在工作站对获取信息进行如下运算：在第一阶段中，把深度信息以及RGB颜色信息分别输入卷积神经网络的两个卷积分支中，进行下采样的卷积操作，并分多次把深度分支信息融合进颜色分支中；在第二阶段中，把第一阶段最后一次融合结果作为输入，进行上采样的卷积运算，同时获取第一阶段中各阶段特征层信息，将其融入上采样的各阶段中，直至输出语义分割结果。本发明中，除模型初始卷积与最后的反卷积外，其余卷积结构皆使用残差模块进行卷积运算；模型对于第一阶段与第二阶段的相同空间尺寸的特征层实行跳跃结构进行信息融合。本发明具有语义分析及边缘分割精确的优点。
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