[发明专利]基于轻量级卷积神经网络的实时图像语义分割方法及系统在审
| 申请号： | 201911280783.2 | 申请日： | 2019-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN111091130A | 公开（公告）日： | 2020-05-01 |
| 发明（设计）人： | 周全;刘嘉;王杰;李圣华;强勇 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 210046 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于轻量级卷积神经网络的实时图像语义分割方法及系统，所述系统包括下采样单元、上采样单元和极致高效残差模块；下采样单元降低分辨率和改变通道数；上采样单元提升分辨率，并且改变通道数；极致高效残差模块由1D分解卷积、高效的深度可分离卷积和具有不同扩张率的扩张卷积构成，用于提取特征。本发明的整体网络架构是一种高效非对称多分支的编解码结构，没有使用额外的后处理策略和预训练模型，与目前最先进的轻量级网络模型相比，本发明提出的网络架构及分割方法实现了分割精度和实施效率之间的最佳平衡，成为解决实时图像语义分割任务的一种有效方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 轻量级 卷积 神经网络 实时 图像 语义 分割 方法 系统 | ||
【主权项】：
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