[发明专利]一种基于多模态对比学习的深度特权语义分割方法在审
| 申请号： | 202111626188.7 | 申请日： | 2021-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN114332099A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 柯丹宁;龚小谨 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 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多模态对比学习的深度特权语义分割方法。采集RGB图像和深度图像并与类别共同构成训练集，建立均包含语义分割基础网络和投影模块的RGB分支和深度分支；用逐像素交叉熵损失监督训练两个语义分割基础网络；用跨模态对比损失优化由投影模块得到的嵌入特征，通过反向传播算法使得语义分割基础网络中的特征编码器能够挖掘RGB特征和深度特征的共性，一定程度上改善RGB图像中由于色彩纹理相近而难于分割的情况，从而提升语义分割的精度。本发明在推理阶段只需要场景的RGB图像而无需深度信息，由于在训练阶段引入了深度信息，有较好的分割能力和泛化性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多模态 对比 学习 深度 特权 语义 分割 方法 | ||
【主权项】：
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