一種基于多模型融合的道路場(chǎng)景語(yǔ)義分割方法
基本信息
| 申請(qǐng)?zhí)?/td> | CN202210246612.3 | 申請(qǐng)日 | - |
| 公開(kāi)（公告）號(hào) | CN114693924A | 公開(kāi)（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申請(qǐng)公布號(hào) | CN114693924A | 申請(qǐng)公布日 | 2022-07-01 |
| 分類(lèi)號(hào) | G06V10/26（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V20/58（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分類(lèi) | 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù); |
| 發(fā)明人 | 周宇寧;趙萬(wàn)忠;王春燕;劉津強(qiáng);張自宇;董坤;楚明龍;楊睿涵;張文彬 | 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人 | 南京航空航天大學(xué) |
| 代理機(jī)構(gòu) | 江蘇圣典律師事務(wù)所 | 代理人 | - |
| 地址 | 210016江蘇省南京市秦淮區(qū)御道街29號(hào) | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多模型融合的道路場(chǎng)景語(yǔ)義分割方法，步驟如下：搭建多分類(lèi)模型及二分類(lèi)模型；分別對(duì)所述多分類(lèi)模型及二分類(lèi)模型進(jìn)行端到端訓(xùn)練，得到使損失函數(shù)最小的最優(yōu)權(quán)重值；使用最優(yōu)權(quán)重值對(duì)道路場(chǎng)景圖像進(jìn)行多分類(lèi)預(yù)測(cè)及二分類(lèi)預(yù)測(cè)，形成初步分割結(jié)果圖；對(duì)二分類(lèi)預(yù)測(cè)形成的初步分割結(jié)果圖進(jìn)行圖像后處理；將多分類(lèi)預(yù)測(cè)形成的初步分割結(jié)果圖及圖像處理后的分割結(jié)果圖進(jìn)行融合。本發(fā)明的多分類(lèi)模型在原有的HRNet基礎(chǔ)上在特征融合的部分添加了視覺(jué)注意力，使得有效的特征圖獲得更大的融合權(quán)重，無(wú)效或效果差的特征圖獲得更小的融合權(quán)重，提高了多分類(lèi)模型的像素的表征能力，得到更好的分割結(jié)果。 |
