[发明专利]一种基于证据推理的语义分割网络模型不确定性量化方法有效
| 申请号： | 202111011851.2 | 申请日： | 2021-08-31 |
| 公开（公告）号： | CN113780292B | 公开（公告）日： | 2022-05-06 |
| 发明（设计）人： | 王睿;梁茨;郑伟 | 申请（专利权）人： | 北京交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/82;G06N3/04;G06N5/04 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 100044 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于证据推理的语义分割网络模型不确定性量化方法。该方法包括：构建FCN网络模型，利用训练数据集对FCN网络模型进行训练，得到用于图像数据的语义分割的训练后的FCN网络模型；将D‑S证据理论移植于所述训练后的FCN网络模型，得到重构后的FCN网络模型；将待分割的图像数据输入到重构后的FCN网络模型，FCN网络模型输出待分割图像的分类结果，利用D‑S证据理论指标计算出每个像素点的分类结果不确定值。本发明可以在短时间内有效完成对语义分割不确定度的量化计算，极大提高计算效率，节约时间、资源成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 证据 推理 语义 分割 网络 模型 不确定性 量化 方法 | ||
【主权项】：
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