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申请/专利权人：杭州汇萃智能科技有限公司
摘要：本发明涉及一种融合边缘特征细节的实时语义分割系统，在双分支分割网络的基础上加入了边缘分支模块，使语义分割出来的最终结果在边缘和细节表现上更加优秀。通过设置浅层特征共享模块使用浅层特征共享的方法进一步降低了模型的参数量，使得整体系统具有更快的推理速度，极大便利了模型的部署。与此同时，通过设置语义上下文注意力融合模块和分割结果注意力融合模块使得在分割图像的特征融合时能够更好的兼顾上下文信息，使模型具有更高的精度和更好的表现。
主权项：1.一种融合边缘特征细节的实时语义分割系统，包括输入端（1）和输出端（2），其特征在于，所述实时语义分割系统还包括：浅层特征共享模块（3），以多次下采样方式从被测图像中提取浅层特征，获得浅层特征图像；上下文分支模块（4），对所述浅层特征图像进行若干次下采样操作以完成语义信息保留，获得各次下采样操作分别对应的上下文特征图；语义上下文融合模块（5），通过将所述浅层特征图像与各次下采样操作分别对应的上下文特征图进行信息融合的方式获得细节分支特征图；边缘分支模块（6），将所述上下文分支模块（4）所获各次下采样操作分别对应的上下文特征图依次提取边缘信息，并通过融合以获得边缘分支特征图；分割结果注意力融合模块（7），将所述上下文分支模块（4）进行最后一次下采样操作获得的上下文特征图、所述细节分支特征图和所述边缘分支特征图进行分割融合，获得被测图像的语义分割结果；其中，所述浅层特征共享模块（3）与所述输入端（1）通信，所述分割结果注意力融合模块（7）与所述输出端（2）通信，所述上下文分支模块（4）分别与所述语义上下文融合模块（5）、所述边缘分支模块（6）通信；所述浅层特征共享模块（3）、所述上下文分支模块（4）、所述分割结果注意力融合模块（7）形成第一通信网络支路；所述浅层特征共享模块（3）、所述语义上下文融合模块（5）、所述分割结果注意力融合模块（7）形成第二通信网络支路；所述浅层特征共享模块（3）、所述边缘分支模块（6）、所述分割结果注意力融合模块（7）形成第三通信网络支路。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州汇萃智能科技有限公司 一种融合边缘特征细节的实时语义分割系统
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