首页> 中国专利> 一种基于深度学习语义边界增强的盐体识别方法

一种基于深度学习语义边界增强的盐体识别方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习语义边界增强的盐体识别方法,本发明除了关注语义图像的识别功能,同样也对语义边界的提取进行了训练,增强语义图像的识别效果。由于网络获得了边界提取的相关能力,模型输出的语义图像边界会因此变得更加清晰,增加准确率。而且语义边界识别的特征也会直接显示地输入到语义图像提取的过程之中,以对盐体识别结果进行直接的监督与加强。语义图像提取网络中的注意力模块scSE也让模型在训练过程中自行学习,获取每个特征的重要程度,然后依照这个重要程度去提升有用的特征并抑制对当前任务用处不大的特征,显式地建模特征通道之间的相互依赖关系,也让模型更加稳定。本方法可以比较高效准确的对地质盐层图像进行分割。

著录项

  • 公开/公告号CN110276402B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京工业大学;

    申请/专利号CN201910552738.1

  • 发明设计人 刘博;赵业隆;

    申请日2019-06-25

  • 分类号G06K9/62(20060101);G06K9/46(20060101);

  • 代理机构11203 北京思海天达知识产权代理有限公司;

  • 代理人沈波

  • 地址 100124 北京市朝阳区平乐园100号

  • 入库时间 2022-08-23 11:56:45

相似文献

  • 专利
  • 中文文献
  • 外文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号