[发明专利]一种基于自监督学习显著性估计像素嵌入的道路检测方法有效
| 申请号： | 202110600086.1 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113221826B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 徐照程;田彦 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学 |
| 主分类号： | G06V20/56 | 分类号： | G06V20/56;G06V10/762;G06V10/77;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自监督学习显著性估计像素嵌入的道路检测方法，该方法首先构建道路检测模型，道路检测模型由用于生成目标初始掩码的显著性估计模块、进一步改善道路分割掩码的像素嵌入学习模块复合而成；本发明方法基于图像级损失、应用全连接的条件随机场的空域一致性更新掩码预测图，利用时域融合结果更新监督信息用于迭代训练全卷积网络，使用结构感知的四元损失函数，使得属于同一类别像素间的嵌入空间距离小于属于不同类别像素间的嵌入空间距离。本发明方法能够灵活扩展自监督方法到复杂的交通场景中，并能够有效提高无像素级标注情况下的道路检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 显著 估计 像素 嵌入 道路 检测 方法 | ||
【主权项】：
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