用于街景理解的基于边缘稠密重建的语义分割方法及系统

摘要

本发明涉及一种用于街景理解的基于边缘稠密重建的语义分割方法及系统，该方法包括：对训练集输入图像进行预处理，使图像标准化并获取相同尺寸的预处理图像；用卷积网络提取通用特征，再获取三级上下文空间金字塔融合特征，以这两部分级联作为编码网络提取编码特征；利用编码特征获取半输入尺寸编码特征，基于卷积网络获取边缘特征，结合半输入尺寸编码特征，以融合边缘特征的稠密网为解码网络，重建图像分辨率，获取解码特征；计算语义分割损失和辅助监督的边缘损失，以最小化两者加权和损失为目标对深度神经网络进行训练；利用深度神经网络模型对待分割图像进行语义分割，输出分割结果。该方法及系统有利于提高图像语义分割的准确性和鲁棒性。