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申请/专利权人：上海大学

摘要：本发明属于图像处理领域，公开一种主干双路图像语义分割方法，具体为：将图像输入语义分割模型进行特征提取，得到初始特征图；初始特征图经残差网络处理后与经下采样、残差网络处理的初始特征图进行一次语义融合，得到一级融合高分辨率特征图和一级融合低分辨率特征图；一级融合高分辨率特征图经残差网络处理后与经下采样、残差网络处理后的一级融合低分辨率特征图进行二次语义融合，得到三级融合高分辨率特征图和三级融合低分辨率特征图；三级融合高分辨率特征图经残差网络处理后与经下采样、残差网络处理后的三级融合低分辨率特征图进行三次语义融合，得到五级融合特征图；五级融合特征图经解码器上采样，得到图像语义分割结果。

主权项：1.一种用于复杂环境移动机器人场景理解的主干双路图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：将待分割图像输入图像语义分割模型的编码器中，采用编码器的初始模块对待分割图像进行初始特征提取，得到初始特征图，初始特征图的空间尺寸为待分割图像的12；然后将初始特征图分别输入编码器的高分辨率支路、下采样支路进行处理；S2：输入高分辨率支路的初始特征图经残差网络进行特征提取，得到空间尺寸与初始特征图相同的一级高分辨率特征图；输入下采样支路的初始特征图依次经下采样、残差网络进行特征提取，得到空间尺寸为初始特征图12的一级低分辨率特征图；将一级高分辨率特征图与一级低分辨率特征图采用一级fuse模块进行第一次语义特征信息融合，融合后得到了一级融合高分辨率特征图和一级融合低分辨率特征图，所述一级融合高分辨率特征图是将一级低分辨率特征图的语义特征信息融合到一级高分辨率特征图中得到的特征图；所述一级融合低分辨率特征图是将一级高分辨率特征图的语义特征信息融合到一级低分辨率特征图中得到的特征图；S3：一级融合高分辨率特征图经残差网络进行特征提取，得到空间尺寸与初始特征图相同的二级融合高分辨率特征图；一级融合低分辨率特征图依次经下采样、残差网络进行特征提取，得到空间尺寸为初始特征图14的二级融合低分辨率特征图；将二级融合高分辨率特征图、二级融合低分辨率特征图、一级融合低分辨率特征图采用二级fuse模块进行第二次语义特征信息融合，融合后得到了三级融合高分辨率特征图和三级融合低分辨率特征图，所述三级融合高分辨率特征图是将二级融合低分辨率特征图、一级融合低分辨率特征图的语义特征信息融合到二级融合高分辨率特征图中得到的特征图；所述三级融合低分辨率特征图是将二级融合高分辨率特征图的语义特征信息融合到二级融合低分辨率特征图中得到的特征图；S4：三级融合高分辨率特征图经残差网络进行特征提取，得到空间尺寸与初始特征图相同的四级融合高分辨率特征图；三级融合低分辨率特征图依次经下采样、残差网络进行特征提取，得到空间尺寸为初始特征图18的四级融合低分辨率特征图；将四级融合高分辨率特征图、四级融合低分辨率特征图、三级融合低分辨率特征图、一级融合低分辨率特征图采用三级fuse模块进行第三次语义特征信息融合，融合后得到了五级融合高分辨率特征图，所述五级融合高分辨率特征图是将四级融合低分辨率特征图、三级融合低分辨率特征图、一级融合低分辨率特征图的语义特征信息融合到四级融合高分辨率特征图中得到的特征图；S5：采用图像语义分割模型的解码器对所述五级融合高分辨率特征图进行上采样处理，得到图像语义分割结果。

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权利要求：

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