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公开(公告)号：CN116612283A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310643654.5
申请日：2023-06-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V10/25
Abstract: 本发明公开了一种基于大卷积核骨干网络的图像语义分割方法。该方法中使用由大尺寸卷积核构建的骨干网络进行特征提取，获得具有较大有效感受野的高层特征图；通过像素解码器对高层特征图进行上采样，生成多尺度高分辨率特征图，用于特征解码；特征解码器利用多尺度特征图获取图像内容信息，生成融合语义信息的查询；查询通过多层感知机生成分类预测与掩码嵌入，掩码嵌入与高分辨率特征图相乘得到掩码预测，掩码预测与分类预测相乘即可得到语义分割结果。本发明能有效地提取图像的局部信息和全局信息，帮助特征解码器获取全局语义信息，同时保留局部细节信息，显著提升了语义分割的精度。
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