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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于多粒度语义融合的室内场景识别方法，该方法包括：以室内场景图像作为输入，经过卷积切分模块并结合位置信息将输入划分为若干小区域；将所有小区域整体视作图结构，使用图卷积进行特征提取，并使用二阶池化使各区域间的信息充分交互；之后利用下采样扩大语义范围，并进行下一阶段的特征提取，重复多次；获得了四个阶段的特征后，进行多粒度语义融合，采取相邻阶段逐步融合的方式保证平稳性，最终识别室内场景。本发明的方法有效利用了多种粒度的语义信息，提高了室内场景识别的准确率。
主权项：1.一种基于多粒度语义融合的室内场景识别方法，其特征在于，所述该方法包括如下步骤：步骤1：选用室内场景图像作为输入，对图像进行整理和标准化处理，每一张图像属于一种室内场景类别；步骤2：利用卷积神经网络进行区域分块，将输入图像切分成大小相等的小区域，初步提取图像信息，同时计算位置编码信息；步骤3：将切分好的图像连同位置信息视作节点，并送入特征提取模块，使用图卷积提取并更新各个节点的特征向量，随后进行图结构的二阶池化操作，得出图像的阶段特征；步骤4：对上述步骤3池化前的图结构进行下采样，将多个小节点融合成一个大节点，之后并重复步骤3；步骤5：根据上述步骤3和步骤4，得到图像四个阶段的不同粒度的语义特征，将其送入多粒度语义融合模块，之后经过预测模块，输出预测的室内场景类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于多粒度语义融合的室内场景识别方法
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