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申请/专利权人：南京信息工程大学
摘要：本发明公开了一种基于双边融合网络的城市场景实时语义分割方法，包括：获取城市场景数据集并进行数据预处理，按比例将数据集划分成训练集、验证集和测试集；搭建双边融合网络；利用训练集、验证集对双边融合网络进行训练，获得最优网络模型；将测试集输入到最优网络模型，得到城市场景图像语义分割结果。本发明通过空间分支和语义分支分别获取图像的空间细节特征和高级语义信息，引入上下文信息聚合器捕获更大感受野的语义，使用语义细节融合模块更有效的融合低级空间细节特征和高级语义信息，实现了对图像空间细节和语义信息的有机结合，在提高模型分割精度的同时，保持了网络的实时性，确保实时语义分割中精度和推理速度的平衡。
主权项：1.一种基于双边融合网络的城市场景实时语义分割方法，其特征在于，所述城市场景实时语义分割方法包括以下步骤：S1：获取城市场景数据集并进行数据预处理，按比例将数据集划分成训练集、验证集和测试集；S2：搭建双边融合网络，搭建的双边融合网络包括细节分支、语义分支和语义细节融合模块；其中，所述细节分支使用去除跳跃连接的ResNet18的前三个卷积块作为骨干网络，对输入图片提取空间细节特征图Y3；所述语义分支使用去除ResNet18尾部的全连接层之后的部分作为骨干网络，对输入图片提取高级语义特征图X5并传输至上下文信息聚合器，由上下文信息聚合器通过多池化的融合机制，整合不同尺度的上下文信息以捕获更大感受野的语义，输出特征图C；所述语义细节融合模块通过空间细节和高级语义相互指导的方式，将细节分支的骨干网络输出的空间细节特征图Y3和上下文信息聚合器输出的特征图C进行融合，输出最终的语义分割结果；S3：利用步骤S1得到的训练集、验证集对双边融合网络进行训练，获得最优网络模型；S4：将步骤S1得到的测试集输入到步骤S3得到的最优网络模型，得到城市场景图像语义分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京信息工程大学 基于双边融合网络的城市场景实时语义分割方法
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