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申请/专利权人：西北大学
摘要：本发明公开一种基于双分支结构的秦腔人像分割方法，首先通过基于ResNet结构编码器对秦腔图片信息进行编码处理，编码信息由全局模块和细节模块共享，全局模块用五个卷积块作为解码器，同时通过基于空洞空间金字塔池化增强感受野，实现多尺度信息提取，更大范围捕获图像上下文信息，并通过逐元素求和连接到每个卷积块；细节模块同样使用五个卷积块作为解码器，通过基于ECA‑net结构对图像通道特征进行加强，通过空洞空间金字塔池化结构扩大感受野，并且使其在扩大感受野的同时，保证分辨率。增大感受野后可检测分割大的目标，高分辨率则可精确定位目标，同时捕获多尺度信息，解决了在高分辨率下对秦腔图片人像信息进行分割的问题。
主权项：1.一种基于双分支结构的秦腔人像分割方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：搜集以秦腔戏曲人物为前景的高分辨率图像作为数据集；步骤二：使用Pytorch构建改进后的AE-GFMNet网络，AE-GFMNet网络由编码器-解码器组成，其中编码器由两个后续解码器共享，AE-GFMNet网络结构如公式1；Ii＝αiFi+1-αiBi1式中，Ii为输入图像，αi为从每个像素中预测的具有前景概率的alphamatte值，α∈[0，1]，Fi为图像Ii的前景，Bi为图像Ii的背景；编码器由ResNet34作为主干结构，分辨率逐次减半，编码器通过五个卷积块对输入的单张图片进行特征提取；解码器结构分为Global解码器和Detail解码器，Global解码器用于识别图片中的主体前景，通过简单的语义结构来识别前景和背景，分割出粗略的前景部分，Detail解码器用于对前景主体的边缘信息进行处理，对边缘细节进行详细的分割，将Global模块和Detail模块得到的子目标结果进行结合得到预测的alphamatte值；步骤三：对构建的改进后的AE-GFMNet网络进行训练，采用训练后的AE-GFMNet网络对数据集进行秦腔人像分割，得到秦腔人像图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 一种基于双分支结构的秦腔人像分割方法
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