[发明专利]一种基于对抗神经网络的语义分割方法在审
| 申请号： | 202111474990.9 | 申请日： | 2021-12-06 |
| 公开（公告）号： | CN114693922A | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 赵哲峰;郭学俊;陈泽华;苏可;杨莹;张佳鹏;郭晓澎;曹桂芳 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/26 | 分类号： | G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 14110 | 代理人： | 任林芳 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像识别与深度学习领域，具体是一种基于对抗神经网络的语义分割方法。包括以下步骤。S100～收集道路损伤图像数据集，并按比例划分为训练数据集和测试数据集，训练数据集用来训练对抗神经网络模型，测试数据集用来验证对抗神经网络模型的好坏；S200～构建Resnet‑50网络，当做基准预训练网络，输入道路损伤图像训练集，进行预训练；S300～训练对抗神经网络的分割模型，该模型包括PSPNet网络中的PPM模块和DeepLab中的ASPP模块；S400～将两个PPM模块和ASPP模块分割网络得到的结果输入判别模型中，输出类全局概率得分图；S500～根据判别网络得到的结果，重新调整两个分割模型进行训练，并且重复S300和S400，直到两个分割网络的结果趋于一致，从而达到语义分割的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 神经网络 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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