[发明专利]特征映射复用编解码器架构网络及快速分割方法

权利要求书

1.特征映射复用编解码器架构网络及快速分割方法，其特征在于，所述方法包括构建两路语义分割网络、确定可共用关键层结构及逐个合并可共用关键层结构，得到特征映射复用编-解码器架构网络优化结构；具体包括以下步骤：

步骤A、训练两路语义分割网络达到机器视觉应用需求，设两路语义分割网络为网络A与网络B，并设网络A与网络B像素准确率分别为PA_A、PA_B，以及总分割时间为T_seg；

步骤B、分析主干网络可共用关键层结构，主干网络η_main关键层结构使特征图分辨率降低即降采样或特征图数量增加即维数增加；

步骤C、分析密集预测网络可共用关键层结构，密集预测网络η_seg关键层结构使特征图分辨率增大即升采样或特征图数量变化即维数变化；

步骤D、逐个合并可共用关键层结构，重新训练不同共用层结构数量n_share的两路语义分割网络，得到PA_A(n_share)、PA_B(n_share)、T_seg(n_share)；

步骤E、根据PA_A(n_share)、PA_B(n_share)、T_seg(n_share)综合得到最优共用层结构数量n_share，并定为特征映射复用编-解码器架构网络优化结构，实现快速复杂背景语义分割应用；

所述步骤A具体包括：训练无共用层结构的两路语义分割网络n_share＝0达到机器视觉应用需求，得到其PA_A(0)、PA_B(0)、T_seg(0)；若CNN层结构超参数一致，该层结构就是可共用层结构；若能够变换特征图的解析度或维数的关键层结构共用，就是共用关键层结构；设网络A、网络B相同结构数量为n_{share_max}，则n_share定义域为n_share＝1，2...n_{share_max}，每个n_share取值都是一个新语义分割网络结构。

2.如权利要求1所述的特征映射复用编解码器架构网络及快速分割方法，其特征在于，所述步骤B中，主干网络为VGG、ResNet、ResNext，特征图分辨率变化为1/1→1/2→1/4→1/8→1/16→1/32，特征图数量变化为3→128→256→512→1024→2048的位置。

3.如权利要求1所述的特征映射复用编解码器架构网络及快速分割方法，其特征在于，所述步骤C中：如层结构组PPM_A-PPM_B、C_UP-A1-C_UP-B1、C_UP-A2-C_UP-B2、C_UP-A3-C_UP-B3是密集预测网络η_seg可共用关键层结构，分别实现特征图分辨率增大即升采样或特征图数量变化即维数变化，特征图分辨率变化为1/32→1/32→1/16→1/8→1/4的位置。

4.如权利要求1所述的特征映射复用编解码器架构网络及快速分割方法，其特征在于，所述步骤D中：对于某一个语义分割网络，共用层结构数量n_share、专用过渡层结构数量n_spec之和一定，若n_share增加，则n_spec减少，n_share增加PA_A(n_share)、PA_B(n_share)与T_seg(n_share)均降低。

5.如权利要求1所述的特征映射复用编解码器架构网络及快速分割方法，其特征在于，所述步骤E中：根据PA_A(n_share)、PA_B(n_share)、T_seg(n_share)综合得到最优共用层结构数量n_share，就是PA_A(n_share)、PA_B(n_share)能够满足机器视觉应用需求、且n_share最大的网络，这时具有最小的T_seg(n_share)，即两路语义分割网络具有最快的分割速度。