一種基于對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義分割方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN202111474990.9 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN114693922A 公開(kāi)（公告）日 2022-07-01
申請(qǐng)公布號(hào) CN114693922A 申請(qǐng)公布日 2022-07-01
分類號(hào) G06V10/26（2022.01）I;G06V10/44（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/776（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06K9/62（2022.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 趙哲峰;郭學(xué)俊;陳澤華;蘇可;楊瑩;張佳鵬;郭曉澎;曹桂芳 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 太原理工大學(xué)
代理機(jī)構(gòu) 太原晉科知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（特殊普通合伙） 代理人 -
地址 030024山西省太原市迎澤西大街79號(hào)
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及圖像識(shí)別與深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，具體是一種基于對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)義分割方法。包括以下步驟。S100～收集道路損傷圖像數(shù)據(jù)集，并按比例劃分為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集用來(lái)訓(xùn)練對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，測(cè)試數(shù)據(jù)集用來(lái)驗(yàn)證對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的好壞；S200～構(gòu)建Resnet?50網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)做基準(zhǔn)預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，輸入道路損傷圖像訓(xùn)練集，進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練；S300～訓(xùn)練對(duì)抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分割模型，該模型包括PSPNet網(wǎng)絡(luò)中的PPM模塊和DeepLab中的ASPP模塊；S400～將兩個(gè)PPM模塊和ASPP模塊分割網(wǎng)絡(luò)得到的結(jié)果輸入判別模型中，輸出類全局概率得分圖；S500～根據(jù)判別網(wǎng)絡(luò)得到的結(jié)果，重新調(diào)整兩個(gè)分割模型進(jìn)行訓(xùn)練，并且重復(fù)S300和S400，直到兩個(gè)分割網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果趨于一致，從而達(dá)到語(yǔ)義分割的效果。