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一种基于改进PSPNet的路面坑槽语义分割模型的构建方法
발명알 수 없음
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§ Ⅰ
개요
발명자
代飞; 陈文柯; 李乐成; 黄苾; 马涛; 童峥; 刘国玺; 张杰文
출원일
Jun 5, 2026
공개일
Oct 16, 2026
IPC 분류
G06V 10/26 (2022.01)G06V 10/52 (2022.01)G06V 10/44 (2022.01)G06V 10/80 (2022.01)G06V 10/82 (2022.01)G06V 10/764 (2022.01)G06V 10/774 (2022.01)G06N 3/0455 (2023.01)
本申请涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于改进PSPNet的路面坑槽语义分割模型的构建方法及路面坑槽语义分割模型。采用改进得到的PS‑PSPNet对公开路面坑槽数据集进行训练和验证，其中，在解码器中构建了浅层特征分支，和原有的包含PPM的深层特征分支进行特征融合，优化了模型的分割效果；同时，对模型的最终输出掩码和浅层特征分支掩码进行多分割头训练监督，并提出了新的复合损失函数以训练语义分割模型，有效的提高了模型的分割精度。旨在解决如何提升路面坑槽的语义分割精度的问题。