[发明专利]一种基于深度学习的图像分割方法有效
| 申请号： | 201811627300.7 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109740608B | 公开（公告）日： | 2021-02-02 |
| 发明（设计）人： | 刘博;刘银星 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 张慧 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习的图像分割方法，首先利用图像数据增强、提取技术，对数据集扩容；并且考虑图像采集时的地下深度信息，进行5折处理。最后采用改进的分类网络作为编码器，以及改进的FPN网络结构作为解码器，使用TGS开源的数据进行模型训练。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 图像 分割 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的图像分割方法，其目的在解决少量的地质图像分割问题，包括以下步骤：步骤1、获取地质盐层图像数据集，并对这些数据进行清洗；步骤2、利用图像增强技术，对原始数据进行增强处理；步骤3、根据数据集在采集时地下深度进行统计划分为5个区间，并在每个区间内按照面积再分为5等份；步骤4、模型搭建，编码阶段首选SENet154网络，解码阶段使用FPN网络；步骤5、根据步骤3得到的5份数据集，进行5折训练，并投票选择最优结果。
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