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公开(公告)号：CN115457271A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211109728.9
申请日：2022-09-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于高效特征提取和上下文聚合的实时语义分割方法，属于图像语义分割技术领域。该方法通过构建EFCANet模型，主要包括：编码阶段：采用一种双边结构，其中空间分支使用池化操作及标准卷积保留浅层空间信息并加强特征传播；上下文分支用来提供大的感受野，捕获深层上下文信息；这两条分支在网络的不同阶段合并，以加强不同层次之间的信息传播；解码阶段：结合深度可分离卷积和通道重排操作构建上下文融合模块CFM，将不同层次的特征信息进行融合，得到特征融合图。本发明提高了模型的分割效果。
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