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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明公开了一种自适应调控卷积与双路嵌入的街景分割方法及系统，构建第一实例分割数据集合；对所述第一实例分割数据集合进行标注，对标注后的所述第一实例分割数据集合按照第一预定比例划分，获得训练集合和测试集合；构建第一调控模型，构建高级语义信息嵌入模块和多尺度低级空间信息嵌入分支；对第一调控模型、所高级语义信息嵌入模块、多尺度低级空间信息嵌入分支进行融合，通过训练集合进行融合结果的训练，获得第二调控模型；基于测试集合对第二调控模型进行测试，当测试结果满足预定要求后，基于第二调控模型进行街景实例分割。解决了现有技术在基于视觉算法进行场景识别的过程中，存在定位的精确性、准确性和稳定性不高的技术问题。

主权项：1.一种自适应调控卷积与双路嵌入的街景分割方法，其特征在于，所述方法包括：构建第一实例分割数据集合；对所述第一实例分割数据集合进行标注，对标注后的所述第一实例分割数据集合按照第一预定比例划分，获得训练集合和测试集合；进行基础模型的参数配置和模型环境搭建，根据参数配置和模型环境搭建结果构建第一调控模型，其中，所述第一调控模型包括自适应调控卷积模块；构建高级语义信息嵌入模块和多尺度低级空间信息嵌入分支；对所述第一调控模型、所述高级语义信息嵌入模块、所述多尺度低级空间信息嵌入分支进行融合，通过所述训练集合进行融合结果的训练，获得第二调控模型；基于所述测试集合对所述第二调控模型进行测试，当测试结果满足预定要求后，基于所述第二调控模型进行街景实例分割；通过可变形卷积学习空间采样位置偏移量，根据学习结果获得所述自适应调控卷积模块；获得并行分支结构，对所述并行分支结构进行通道清洗，获得第一清洗结果；通过注意力机制进行所述第一清洗结果的通道自适应校准，获得第一校准结果；基于所述自适应调控卷积模块和所述第一校准结果构建所述第一调控模型；所述高级语义信息嵌入模块嵌入计算公式为：y＝Upsampleyl+1+Fxl,xl+1,...,xL，其中，L为特征层的数量，Fx为高分辨的低维特征空间；将抽象语义的低分辨率特征图进行上采样送入卷积层进行信息聚合，将聚合结果与网络浅层输出结果进行点乘，完成所述高级语义信息嵌入模块的嵌入；将残差块3输出特征图C3进行下采样，获得第一下采样结果，对残差块4输出特征图C4进行下采样，获得第二下采样结果；将残差块2输出特征图C2与第一下采样结果、第二下采样结果进行信息压缩与激励，获得第一激励结果、第二激励结果、第三激励结果，其中，所述第一激励结果与所述特征图C2具有对应关系，所述第二激励结果与所述第一下采样结果具有对应关系，所述第三激励结果与所述第二下采样结果具有对应关系；对所述第一激励结果、所述第二激励结果、所述第三激励结果进行权重分配，获得第一权重分配结果；基于所述第一权重分配结果进行所述第一激励结果、所述第二激励结果、所述第三激励结果的通道拼接，获得第一通道拼接结果；将所述第一通道拼接结果发送至特征精炼模块，进行空间位置重编码，获得第一重编码结果；将所述第一重编码结果与残差块5输出特征图进行点乘，完成所述第一调控模型、所述高级语义信息嵌入模块、所述多尺度低级空间信息嵌入分支的融合。

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