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摘要:本发明公开了一种基于边缘引导的多损失驾驶感知方法,属于复杂背景下的图像分割和目标检测技术领域。本发明公开的方法,采用编码器、解码器、特征融合模块、多尺度特征聚合模块、边缘提取模块和边缘感知优化模块,从基于共享的主干编码器中获得了多尺度的特征,传达了丰富的对象线索,随后输入解码器得到特征向量;通过将特征向量输入到特征融合模块进行特征融合,将得到的融合信息分别输入到多尺度特征聚合模块和边缘提取模块中,最后用边缘感知优化模块对图像边缘进行优化,相对于其他方法,本发明的方法实现了高准确率、低误检率、高检测速度、图像边缘锐化的效果。
主权项:1.一种基于边缘引导的多损失驾驶感知方法,其特征在于,包括以下步骤:将编码器提取到的多尺度特征输入到解码器,得到特征向量;将得到的特征向量输入到特征融合模块进行特征融合,得到融合信息;将得到的融合信息分别输入到多尺度特征聚合模块和边缘提取模块中,分别得到融合了多尺度特征信息的边缘信息和边缘特征信息;通过边缘感知优化模块将融合了多尺度特征信息的边缘信息和边缘特征信息进行结合,生成预测信息。
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百度查询: 长安大学 一种基于边缘引导的多损失驾驶感知方法
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