一种基于多感受野上下文语义信息的图像语义分割方法

摘要

本发明公开了一种基于多感受野上下文语义信息的图像语义分割方法，包括步骤一、将输入图像通过卷积操作转换成像素矩阵；二、采用不同扩张率的扩张卷积将同一个像素矩阵转换为多个具有多感受野上下文语义信息的特征图；三、具有多感受野上下文语义信息的特征图分别通过不同子网中的转换器编码器进行特征提取和下采样处理，得到多个具有不同感受野的下采样特征图；四、下采样特征图通过解码器进行逐步上采样处理，得到相同尺寸和维度的特征图，并生成最终的特征融合图；五、特征融合图通过卷积神经网络完成图像分割的预测。本发明能够有效应用在图像语义分割中，不会丢失深层的低分辨率特征和细粒度特征，消耗内存小，效果显著，便于推广。