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申请/专利权人：北京工商大学
摘要：本发明提供一种基于特征增强和全局特征融合的RGB‑D语义分割方法，属于计算机视觉和计算机图形学领域。该方法基于编码器‑解码器的网络结构对图像进行语义分割预测，在编码器浅层网络引入特征增强模块，利用通道注意力机制将深度分支提取到的特征信息融合到RGB分支中，增强RGB信息在浅层网络中的特征表达能力，在深层网络引入基于交叉注意力机制和混合通道嵌入相互交织的全局特征融合模块，利用深层网络的复杂语义信息，实现远程上下文交换，获得丰富的全局信息，提高语义分割准确性。本发明通过在浅层网络和深层网络使用不同的基于注意力机制的融合方式，对RGB特征和深度特征进行多阶段互补利用，从而提升语义分割的准确性。
主权项：1.基于特征增强和全局特征融合的RGB-D语义分割方法，其特征在于，针对不同阶段网络采用不同的方法对RGB特征和深度特征进行融合，所述方法包括以下步骤：步骤1、使用两个并行的Transformer编码器分别提取RGB图像和深度图像的潜在特征，在编码器的前三个阶段网络使用特征增强模块将深度特征融合到RGB分支；步骤2、在编码器最后一个阶段网络使用基于交叉注意力机制和混合通道嵌入相互交织的全局特征融合模块对RGB特征和深度特征进行融合；步骤3、将每个阶段网络得到的融合特征馈送到解码器中进行上采样，最终得到语义分割预测图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京工商大学 基于特征增强和全局特征融合的RGB-D语义分割方法
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