公开(公告)号：CN118351312A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410525770.1

申请日：2024-04-29

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 曹政才 ,  牟洪民 ,  张港 ,  孙伊扬 ,  石胤斌 ,  马哲 ,  夏霁

IPC: G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/44 ,  G06V10/52 ,  G06V10/80 ,  G06V10/75 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06T5/90 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/088 ,  G06N3/09 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06N3/048

Abstract: 一种低光照场景端到端语义分割方法属于机器人感知和计算机视觉领域。本发明提出了一种分层门控卷积单元，该单元能够扩展网络的深层特征感受野并恢复边缘纹理。为了解决对象之间纹理特征对比对低问题，本发明提出了一种双闭环二分匹配算法，以建立一个同时考虑无监督照明增强损失和有监督并集损失的总损失范式，从而通过匈牙利算法将这两种损失联合最小化。该方法因此可实现低光照场景端到端语义分割。训练数据中常见和稀疏类样本的长尾分布导致网络对常见类别与稀有类别的特征学习偏差。对此，本发明设计了稀有类采样策略，以便在训练过程中提高稀有类的采样概率，从而得到具有优异性能的模型。