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一种结合目标检测的小目标语义分割方法

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摘要

本发明公开了一种结合目标检测的小目标语义分割方法，步骤：搭建DeepLab‑Attention语义分割网络，训练该网络得到整体语义分割模型；制作小目标检测数据集和小目标语义分割数据集；通过小目标检测数据集训练基于YOLOv2的小目标检测网络；设计一个小目标语义分割网络，利用小目标语义分割数据集训练该网络，得到小目标语义分割模型；在测试阶段，分别将测试图像作为上述整体语义分割模型和小目标检测网络的输入，得到整幅图像的分割结果和图像存在的小目标边界框，并通过小目标语义分割模型进行修正。本发明能大大降低小目标的分割难度，从而有效地提高小目标的分割性能。

著录项

  • 公开/公告号CN109145713A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-01-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京师范大学;

    申请/专利号CN201810706689.8

  • 发明设计人 杨明;胡太;

    申请日2018-07-02

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人施昊

  • 地址 210046 江苏省南京市栖霞区文苑路1号

  • 入库时间 2024-02-19 08:11:37

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-01-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20180702

    实质审查的生效

  • 2019-01-04

    公开

    公开

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