[发明专利]基于特征融合和稠密连接网络的红外面目标实例分割方法有效
| 申请号： | 201811386216.0 | 申请日： | 2018-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN109584248B | 公开（公告）日： | 2023-09-08 |
| 发明（设计）人： | 周慧鑫;周腾飞;张喆;赵东;宋江鲁奇;秦翰林;于跃;李欢;赖睿;黄楙森;杜娟;宋尚真;姚博 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/11 | 分类号： | G06T7/11;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 西安志帆知识产权代理事务所(普通合伙) 61258 | 代理人： | 侯峰;韩素兰 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征融合和稠密连接网络的红外面目标实例分割方法，采集并构建实例分割所需的红外图像数据集，获得原有已知的红外标签图像；对所述红外图像数据集作图像增强的预处理；对预处理后的训练集进行处理获得分类结果、边框回归结果和实例分割掩膜结果图；使用随机梯度下降法在卷积神经网络中根据预测损失函数进行反向传播，并更新卷积网络的参数值；每次选取固定数量的红外图像数据训练集送入网络进行处理，重复对卷积网络参数进行迭代更新，直至最大迭代次数完成对卷积网络的训练；对测试集图像数据进行处理，获取实例分割的平均精度和所需时间，以及最终实例分割结果图。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 稠密 连接 网络 外面 目标 实例 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征融合和稠密连接网络的红外面目标实例分割方法，其特征在于，该方法通过以下步骤实现：步骤(1)采集并构建实例分割所需的红外图像数据集，在包含所需分割目标的红外图像数据集中标定所需分割目标的像素级轮廓与种类，获得原有已知的红外标签图像；步骤(2)对所述红外图像数据集作图像增强的预处理，并分为训练集和验证集两部分；步骤(3)对预处理后的训练集进行处理获得分类结果、边框回归结果和实例分割掩膜结果图；步骤(4)将分类结果和边框回归以及实例分割掩膜结果图与步骤(1)中原有标定的红外图像数据集进行损失函数计算，使用交叉损失熵计算预测结果图与真实分割结果图之间的误差，使用随机梯度下降法在卷积神经网络中根据预测损失函数进行反向传播，并更新卷积网络的参数值；步骤(5)每次从步骤(2)选取固定数量的红外图像数据训练集送入网络进行处理，重复步骤(3)、(4)对卷积网络参数进行迭代更新，直至最大迭代次数完成对卷积网络的训练；步骤(6)使用步骤(5)训练完成的实例分割网络对测试集图像数据进行处理，获取实例分割的平均精度和所需时间，以及最终实例分割结果图。
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