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一种基于局部区域条件随机场模型的图像语义分割方法

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本发明涉及一种基于局部区域条件随机场模型的图像语义分割方法。本发明全卷积神经网络结构提取输入图片特征并获得一个粗糙的分割结果，区域选择结构将分割结果图进行边缘滤波，并选择分割结果为行人，自行车，机动车的部分的最大外接矩形，局部区域条件随机场模型在上述矩形区域建立条件随机场模型并精细优化上述矩形区域的分割结果。本发明有效的结合了条件随机场模型精度上的优势和全卷积神经网络速度上的优势。优化了条件随机场模型计算方式从而大幅降低了模型时间复杂度；提升了传统全卷积神经网络的分割精度；将概率图模型的应用和全卷积神经网络的应用设计为了一个端到端系统。

著录项

公开/公告号CN109285162A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-01-29

原文格式PDF
申请/专利权人杭州电子科技大学;
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申请/专利号CN201811003417.8
发明设计人李训根;张誉矾;潘勉;于彦贞;
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申请日2018-08-30
分类号G06T7/11(20170101);G06N3/04(20060101);
代理机构33240 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙);
代理人黄前泽
地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
入库时间 2024-02-19 06:50:21

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-03-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/11 申请日:20180830

实质审查的生效
2019-01-29

公开

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