公开(公告)号：CN115641605A

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202210840985.3

申请日：2022-07-18

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 谢胜勇 ,  张文辉 ,  林镇源 ,  吴蜀魏 ,  廖锦登 ,  陆春权 ,  时宇 ,  刘晨旭 ,  廖子僮 ,  史翔天

IPC: G06V40/10 ,  G06V10/62 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明公开了一种基于十字卷积模块的行人重识别办法，包括以下操作步骤：设计十字卷积核：十字卷积核的参数与普通卷积核无太大差别，即输入通道数、输出通道数、步长与卷积核大小；卷积核为十字型，采取遍历对象为每一个像素，且当前访问对象为卷积核的中心，采用处于中心对称的两个点进行权值共享的方法，十字型卷积网络设计：重识别网络依托于Resnet50的架构。本发明所述的一种基于十字卷积模块的行人重识别办法，该模块的可扩展性良好，可用于任意的网络结构，十字卷积的卷积前后特征的长宽并没有发生变化，可以直接做skip connection，该模块可以直接等效于BiLSTM2D模块，直接嵌入到Sequencer的网络中，以弥补BiLSTM2D只能做串行计算以及是递归计算的不足。

公开(公告)号：CN115457263A

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202210998603.X

申请日：2022-08-19

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 林镇源 ,  张文辉 ,  谢胜勇 ,  蒋小莲 ,  许轩瑞 ,  刘晨旭

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的轻量化人像分割方法，利用其基于SegFormer与融合坐标注意力机制的MobileNetV3轻量级人像分割模型，以实现对人像进行分割。基于深度学习的轻量化人像分割模型用MobileNetV3网络取代了SegFormer编码器，同时对MobileNetV3网络进行改进，加入多层CA注意机制，提高人像分割的准确性，并将原来网络中的SEModul替换为CA，加快了训练时的拟合速度，减小了模型尺寸，抑制了冗余特征，提高了模型精度，最终输出准确的语义分割图像。通过实验进行对比，我们提出的SegFormer‑MobileNetV3网络相对于其他的轻量级网络，有着更准确的分割效果，同时也有着更快的分割效率。本发明可应用于人像抠图、线上会议、背景替换等人像图像处理方面的应用。