公开(公告)号：CN114332103A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111680676.6

申请日：2021-12-30

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 巫笠平 ,  马玉良 ,  张启忠 ,  孟明

IPC: G06T7/10 ,  G06T5/30 ,  G06T5/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于改进FastFCN的图像分割方法；本发明创新地提出用于提取非线性特征的双重并行非对称卷积模块和用于捕捉多尺度信息的串行空洞空间金字塔池化模块模块。将非对称卷积模块、串行空洞空间金字塔池化模块、双重注意力CBAM模块以及瓶颈层融入子模块中，构建语义文本信息子模块。然后将语义文本信息子模块嵌入到编码器结构优化后的FastFCN网络，结构优化主要表现在编码器部分通过增添特征跳连路径来增强信息流。训练前无需复杂的预处理，训练时采用多尺度深度监督，测试时使用翻转测试。本发明方法取得了优异的分割性能和极低的模型参数量，其中Jaccard指数为84.05％，模型参数量仅为0.96M。