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一种基于深度学习的盐体语义分割方法及语义分割模型

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的盐体语义分割方法及语义分割模型,采用预处理模型做基础模型进行特征提取,得到的特征图经过分类监督模块预测图片有盐与否作为辅助监督加速收敛,同时监督盐体分割分支模块输出的含盐图片分割结果和整体分割分支模块输出的所有图片分割结果,边缘预测模块输出边缘预测结果,组成混合损失有效提高盐体分割精度,最终得到较好的语义分割结果。语义分割模型中每级上采样的特征图经过特征融合模块,将每级上采样的特征图与上一级上采样特征图级联,这样逐级加强特征通道信息的密集获取,更好的利用每级上采样的特征图信息,更好的融合高层的语义信息和底层的空间信息。

著录项

  • 公开/公告号CN110930409A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-03-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN201910998936.0

  • 申请日2019-10-18

  • 分类号

  • 代理机构成都弘毅天承知识产权代理有限公司;

  • 代理人梁伟东

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-12-17 07:34:32

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-04-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/10 申请日:20191018

    实质审查的生效

  • 2020-03-27

    公开

    公开

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