公开(公告)号：CN115496909A

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202211302977.X

申请日：2022-10-24

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 雷晓春 ,  张永雅 ,  赵佳 ,  江泽涛 ,  潘奕伟 ,  张取 ,  唐麟

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

Abstract: 本发明公开一种三分支自适应权重特征融合的语义分割方法，其语义分割网络先采用二分支全卷积网络进行特征提取，再采用三分支自适应权重融合对特征图进行融合。二分支特征提取网络对不同类型的图像进行特征提取，右分支可对输入的原始图像进行特征提取，左分支通过深度转换模块把输入原始图像变为深度图像再进行特征提取，不同类型图像可以提供不同感受野实现效果更好的特征提取。三分支自适应权重融合方式把不同图像的空间信息和语义信息按照像素级自适应权重的办法进行融合可以得到较好地定位和分割效果，并且对于物体的边界和对小物体的分割有不错的效果。

公开(公告)号：CN113450366B

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202110806287.7

申请日：2021-07-16

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 江泽涛 ,  张取

IPC: G06T7/10 ,  G06T3/40

Abstract: 本发明公开了一种基于AdaptGAN的低照度语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤：1）整合数据集；2）训练光照正则化网络；3）训练语义分割网络；4）训练判别器网络。这种方法能够对低照度的图片进行语义分割，让语义分割的特征图视觉表征能力更强，提高分割精度。

公开(公告)号：CN113450366A

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN202110806287.7

申请日：2021-07-16

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 江泽涛 ,  张取

IPC: G06T7/10 ,  G06T3/40

Abstract: 本发明公开了一种基于AdaptGAN的低照度语义分割方法，其特征在于，包括如下步骤：1）整合数据集；2）训练光照正则化网络；3）训练语义分割网络；4）训练判别器网络。这种方法能够对低照度的图片进行语义分割，让语义分割的特征图视觉表征能力更强，提高分割精度。