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申请/专利权人：中国矿业大学
摘要：本发明公开了一种增强边界感知的语义分割方法，属于语义分割技术领域，主要包括编码路径和解码路径，编码路径由5个编码模块组成，每个编码器对整个图像中目标区域的多层次语义信息进行编码，编码模块中不同尺度的卷积运算得到目标区域的多尺度信息；它利用池化操作有效地聚合了上下文语义；解码路径主要由四个模块组成，每个解码模块在注意力嵌入模块AEM的引导下，对不同分支的信息流进行聚合和细化，图卷积模块捕获大规模不规则区域的特征信息，注意嵌入模块生成互补的空间细节，更好地对编码特征进行建模。本发明采用上述的一种增强边界感知的语义分割方法，具备更精准的分割效果。
主权项：1.一种增强边界感知的语义分割方法，其特征在于，包括编码路径和解码路径；其中，编码路径包括以下子步骤：S1、初始特征提取模块提取整个图像中的特征，得到卷积特征图；S2、将步骤S1得到的卷积特征图依次输入到四个编码模块，得到四个编码模块的模块特征图；S3、将步骤S1得到的卷积特征图依次嵌入到四个模块特征图中，得到四个模块总特征图；解码路径包括以下子步骤：S4、将步骤S3输出的第4模块总特征图输入到第3解码模块中，经过卷积得到了精提取特征图，精提取特征图的每个像素点组成了拓扑图，精提取特征图的临界点构成邻接矩阵；S5、对注意力嵌入模块AEM生成的特征映射进行重构和细化，重构出一组降维特征图和一组投影矩阵，满足多尺度图推理模块MsGRM的输入要求和图节点特征聚合的要求；S6、步骤S4得到的拓扑图和邻接矩阵、步骤S5得到的一组降维特征图和一组投影矩阵作为输入，用图卷积和注意力嵌入模块AEM对特征图进行重构；S7、步骤S6中得到的重构特征图，依次传入第2解码模块、第1解码模块、第0解码模块中，其他解码模块依此类推。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学 一种增强边界感知的语义分割方法
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