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一种基于自扩缩重参数化网络的实时语义分割方法及系统
发明专利未知
10权利要求 · 2 独立
§ Ⅰ
卷宗概要
发明人
张建波; 付继成; 赵伟; 邢恺琰; 李成艳; 赵西义; 李嵩; 王乐凯; 杨公平
申请日
Jul 31, 2026
公开日
Oct 20, 2026
IPC 分类
G06V 10/26 (2022.01)G06V 10/82 (2022.01)G06V 10/72 (2022.01)G06N 5/04 (2023.01)G06N 3/045 (2023.01)G06V 10/764 (2022.01)G06N 3/096 (2023.01)G06N 3/09 (2023.01)G06V 10/52 (2022.01)G06V 10/44 (2022.01)G06V 10/80 (2022.01)G06N 3/0464 (2023.01)
本申请涉及计算机视觉与深度学习技术领域,特别是涉及一种基于自扩缩重参数化网络的实时语义分割方法及系统,其中方法包括:获取待处理图像;将待处理图像,输入到训练后的自扩缩重参数化网络中,自扩缩重参数化网络输出语义分割结果;其中,训练后的自扩缩重参数化网络,对待处理图像进行下采样处理,对下采样处理结果进行初步特征提取,对提取的初步特征分别提取语义特征和细节特征,对提取的语义特征进行池化操作,得到优化后的语义特征;将细节特征和优化后的语义特征共同输入分割头,得到分割预测结果。本发明能够在显著提升实时语义分割精度的同时保持快速的推理速度。
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