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申请/专利权人：厦门大学
摘要：本发明公开了一种基于多任务指导的跳接融合正负障碍物分割方法，包括以下步骤：搭建基于多任务指导的跳接融合正负障碍物分割模型并进行训练；通过视差图深度图计算表面法向量图，对表面法向量图和对应的RGB图像进行分辨率调整后，输入到训练好的跳接融合正负障碍物分割模型，得到正负障碍物分割结果；所述跳接融合正负障碍物分割模型采用法向量分支接收表面法向量图，输出法向量分割图用于训练过程的损失计算；采用RGB分支接收RGB图像，输出RGB分割图作为输出正负障碍物分割结果，RGB分割图参与训练过程的损失计算。本发明解决了多模态网络在模态间数据不一致的场景下融合效果不佳的问题，提高了模型对障碍物的识别能力。
主权项：1.一种基于多任务指导的跳接融合正负障碍物分割方法，其特征在于，包括以下步骤：搭建基于多任务指导的跳接融合正负障碍物分割模型并进行训练；通过视差图深度图计算表面法向量图，对表面法向量图和对应视差图深度图的RGB图像进行分辨率调整，输入到训练好的跳接融合正负障碍物分割模型，得到正负障碍物分割结果；所述跳接融合正负障碍物分割模型采用双分支结构，包括：法向量分支，接收表面法向量图，通过编码器提取表面法向量图的颜色特征、纹理特征和边缘特征，获得法向量特征图，通过解码器对法向量特征图进行特征映射和图像尺度的恢复，输出法向量分割图用于训练过程的损失计算；RGB分支，接收RGB图像，通过编码器提取RGB图像的颜色特征、纹理特征和边缘特征，获得RGB特征图，通过解码器和多任务指导跳接融合模块对法向量特征图和RGB特征图进行融合，获得融合特征图；通过解码器对融合特征图进行特征映射和图像尺度的恢复，输出RGB分割图作为输出正负障碍物分割结果，RGB分割图参与训练过程的损失计算。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学 一种基于多任务指导的跳接融合正负障碍物分割方法
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