圖像分割方法、模型訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN202111430927.5 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN114022679A | 公開(公告)日 | 2022-02-08 |
申請公布號 | CN114022679A | 申請公布日 | 2022-02-08 |
分類號 | G06V10/26(2022.01)I;G06V10/80(2022.01)I;G06V10/774(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06K9/62(2022.01)I;G06N3/04(2006.01)I | 分類 | 計算;推算;計數(shù); |
發(fā)明人 | 劉仕通;雷翔;田鑫鈺;何春鴻 | 申請(專利權(quán))人 | 重慶賽迪奇智人工智能科技有限公司 |
代理機構(gòu) | 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) | 代理人 | 蔣姍 |
地址 | 400000重慶市九龍坡區(qū)火炬大道69號重慶啟迪科技園9號樓三層306 | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本申請?zhí)峁┮环N圖像分割方法、模型訓(xùn)練方法、裝置及電子設(shè)備,方法包括:對輸入的第一圖像進(jìn)行下采樣,得到指定分辨率的第二圖像;利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對第一圖像、第二圖像進(jìn)行特征提取,得到I個不同尺寸的第一類圖像特征,及J個不同尺寸的第二類圖像特征;通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對I個第一類圖像特征及J個第二類圖像特征中的部分或全部圖像特征,進(jìn)行特征增強,并對增強后的圖像特征進(jìn)行融合,得到融合后的圖像特征;通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對融合后的圖像特征進(jìn)行分割,輸出表征第一圖像的分割結(jié)果,能夠在兼顧大、中目標(biāo)的同時,提升小目標(biāo)的檢測精度,進(jìn)而提高算法的魯棒性與準(zhǔn)確性。 |
