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基于多任务学习深度神经网络的图像全景分割方法

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本发明提供了一种基于多任务学习深度神经网络的图像全景分割方法，包括：将图像输入至基干卷积神经网络进行特征提取，得到对应的特征图；将特征图分别输入至语义分割网络头和区域提议网络头，得到图像的语义分割图和多个候选区域；根据语义分割图筛选候选区域；将筛选后的候选区域分别输入至物体识别网络头和边界框偏移预测网络头进行分类和边界框修正；将分类和边界框修正后的候选区域输入至实例分割网络头，得到实例分割图；对语义分割图和实例分割图进行融合，得到全景分割图；通过训练优化机制对全景分割网络进行训练和优化得到优化的图像全景分割模型；对图像进行全景分割。本发明的方法可以同时完成全景语义和实例分割任务、减少计算量。

著录项

公开/公告号CN110276765B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-04-23

原文格式PDF
申请/专利权人北京交通大学;
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申请/专利号CN201910544228.X
发明设计人白双;王聪聪;李沛安;
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申请日2019-06-21
分类号G06T7/11(20170101);G06T7/136(20170101);G06N3/04(20060101);
代理机构11255 北京市商泰律师事务所;
代理人孙洪波
地址 100044 北京市海淀区西直门外上园村3号
入库时间 2022-08-23 11:40:39

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