[发明专利]一种基于深度学习的遮挡物体分割方法有效
| 申请号： | 202010265530.4 | 申请日： | 2020-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN111489373B | 公开（公告）日： | 2023-05-05 |
| 发明（设计）人： | 刘波;韩雨莹 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/194 | 分类号： | G06T7/194;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 吴荫芳 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的遮挡物体分割方法，属于人工智能领域。包括：构建自定义的遮挡推理层，对存在遮挡的物体进行深度次序排序；利用自定义的遮挡推理层，对现有的分割网络mask rcnn中的FCN分支网络进行改进，搭建了一种遮挡物体分割网络；预训练网络得到网络的初始化参数；利用预训练好的权值，初始化遮挡物体网络，利用反向传播算法不断更新网络的参数。利用训练完成的模型即可得到遮挡物体之间的最优深度次序排序和所有物体的几何形状模板。本发明提出的遮挡物体分割网络显式地考虑了反馈及推理过程，从而无须提供各个角度遮挡的样本，与现有的深度学习分割方法相比，所需要的样本更少。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 遮挡 物体 分割 方法 | ||
【主权项】：
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