公开(公告)号：CN111145188B

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN201911358532.1

申请日：2019-12-25

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 侯彪 ,  焦李成 ,  付勐 ,  马晶晶 ,  张向荣 ,  马文萍

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于ResNet与UNet模型的图像分割方法，将原始的RGB三通道图像大小进行调整，并对应调整标签图像大小；将调整后的RGB图像作为UNet图像分割模块的输入；将调整后的RGB图像作为ResNet特征提取模块的输入，保留前三层的输出结果替换UNet第三、四、五层的输出结果；得到基于ResNet和UNet的图像分割训练模型，并对模型进行训练；将训练得到的模型参数作为预测模型，进行图像分割。本发明利用ResNet在特征提取方面的优势，提高图像分割的质量，解决单一UNet模型应用于图像分割易产生的特征提取不够准确，区域一致性差，边界模糊的问题。

公开(公告)号：CN111145188A

公开(公告)日：2020-05-12

申请号：CN201911358532.1

申请日：2019-12-25

Applicant: 西安电子科技大学

Inventor： 侯彪 ,  焦李成 ,  付勐 ,  马晶晶 ,  张向荣 ,  马文萍

IPC: G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于ResNet与UNet模型的图像分割方法，将原始的RGB三通道图像大小进行调整，并对应调整标签图像大小；将调整后的RGB图像作为UNet图像分割模块的输入；将调整后的RGB图像作为ResNet特征提取模块的输入，保留前三层的输出结果替换UNet第三、四、五层的输出结果；得到基于ResNet和UNet的图像分割训练模型，并对模型进行训练；将训练得到的模型参数作为预测模型，进行图像分割。本发明利用ResNet在特征提取方面的优势，提高图像分割的质量，解决单一UNet模型应用于图像分割易产生的特征提取不够准确，区域一致性差，边界模糊的问题。