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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门控对齐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；搭建门控对齐网络，所述门控对齐网络包括编码器模块和解码器模块；利用训练集、验证集对门控对齐网络进行训练，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。本发明利用最优门控对齐网络模型实现了对城市场景常见人和物的实时语义分割，有效提取上下文信息、融合低层细节和高层语义、减少冗余计算、实现实时语义分割中精度和推理速度的平衡。
主权项：1.一种基于门控对齐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：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；步骤S2：搭建门控对齐网络，所述门控对齐网络包括编码器模块和解码器模块；所述编码器模块包括骨干网络和金字塔池化对齐模块，骨干网络为去除ResNet18网络尾部的全连接层后的剩余部分，骨干网络对输入图片提取低级特征图X2和高级特征图X5，再由金字塔池化对齐模块对高级特征图X5进行特征图的感受野的拓展，以进一步提升模型对图像语义信息的感知能力，输出特征图P；所述解码器包括门控对齐模块、上采样模块和相加模块；门控对齐模块对输入的特征图P与低级特征图X2进行对齐处理，输出特征图M；上采样模块对特征图P进行双线性插值上采样，输出特征图U；相加模块将特征图M和特征图U相加后，获得特征图S，再使用1×1卷积将特征图S的通道数减少到1，得到最终的语义分割结果；步骤S3：利用步骤S1得到的训练集、验证集对门控对齐网络进行训练，获得最优网络模型；步骤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 基于门控对齐网络的城市场景实时语义分割方法
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