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公开(公告)号：CN110728683B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910935594.8
申请日：2019-09-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于密集连接的图像语义分割方法，包括如下步骤：S101：确定需要使用的数据集及其对应的标注图像，其标注图像为每一个像素赋予类别标签；S102：设计基于密集连接的图像语义分割网络，图像语义分割网络包括密集连接单元、通道融合单元、特征图融合单元；S103：设计密集连接单元密集、连接单元提取的特征图经过图像变换操作，之后再经过转置操作，然后进行softmax操作，得到通道注意力映射图；设计通道融合单元，通过挖掘通道图之间的相互依赖关系可以增强有相互依赖关系的特征图；设计特征图融合单元，将通道融合单元的输出映射图与密集连接的特征提取单元的结果进行加运算融合操作。本发明能有效重复利用不同层和不同通道之间的特征，不仅有效地提高分割效率，还减少了参数量。
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公开(公告)号：CN110728683A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910935594.8
申请日：2019-09-29
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种基于密集连接的图像语义分割方法，包括如下步骤：S101：确定需要使用的数据集及其对应的标注图像，其标注图像为每一个像素赋予类别标签；S102：设计基于密集连接的图像语义分割网络，图像语义分割网络包括密集连接单元、通道融合单元、特征图融合单元；S103：设计密集连接单元密集、连接单元提取的特征图经过图像变换操作，之后再经过转置操作，然后进行softmax操作，得到通道注意力映射图；设计通道融合单元，通过挖掘通道图之间的相互依赖关系可以增强有相互依赖关系的特征图；设计特征图融合单元，将通道融合单元的输出映射图与密集连接的特征提取单元的结果进行加运算融合操作。本发明能有效重复利用不同层和不同通道之间的特征，不仅有效地提高分割效率，还减少了参数量。
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公开(公告)号：CN103077398B
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201310005379.0
申请日：2013-01-08
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/54
Abstract: 本发明方法涉及一种基于嵌入式平台的在自然环境下对家畜群体中个体的数目检测的一种方法，在家畜群体较为集中，相互遮挡十分严重的情况下，也可获得令人满意的精确程度；本方法可广泛应用于对自然环境下家畜群体数量的估计问题，对监控视频中家畜、人、物品的统计问题，如：大范围放牧中牛羊数目的实时监测等；同时本方法可以在嵌入式平台上运行，可以方便的与终端设备结合，对环境和设备的要求很低，拓宽了应用的场合。
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公开(公告)号：CN103077398A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201310005379.0
申请日：2013-01-08
Applicant: 吉林大学
IPC: G06K9/54
Abstract: 本发明方法涉及一种基于嵌入式平台的在自然环境下对家畜群体中个体的数目检测的一种方法，在家畜群体较为集中，相互遮挡十分严重的情况下，也可获得令人满意的精确程度；本方法可广泛应用于对自然环境下家畜群体数量的估计问题，对监控视频中家畜、人、物品的统计问题，如：大范围放牧中牛羊数目的实时监测等；同时本方法可以在嵌入式平台上运行，可以方便的与终端设备结合，对环境和设备的要求很低，拓宽了应用的场合。
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