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基于门控对齐网络的城市场景实时语义分割方法

2025-07-13 10:40:02 392次浏览

技术特征:

1.一种基于门控对齐网络的城市场景实时语义分割方法,其特征在于,所述城市场景实时语义分割方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的基于门控对齐网络的城市场景实时语义分割方法,其特征在于,步骤s1进一步包括:

3.根据权利要求1所述的基于门控对齐网络的城市场景实时语义分割方法,其特征在于,所述骨干网络包括依次连接的5个卷积块,将提取第二个卷积块输出的原图1/4大小的低级特征图x2和第五个卷积块输出的原图1/32大小的高级特征图x5输入金字塔池化对齐模块;

4.根据权利要求1所述的基于门控对齐网络的城市场景实时语义分割方法,其特征在于,所述门控对齐模块包括第三3×3卷积层、第四3×3卷积层、上采样层、第三融合层、第二1×1卷积层、第四融合层、第三1×1卷积层、第二warp操作层、第五融合层和第四1×1卷积层;

5.根据权利要求1所述的基于门控对齐网络的城市场景实时语义分割方法,其特征在于,步骤s3进一步包括:

6.根据权利要求1所述的基于门控对齐网络的城市场景实时语义分割方法,其特征在于,步骤s4进一步包括:


技术总结
本发明公开了一种基于门控对齐网络的城市场景实时语义分割方法,包括:获取城市场景数据集并进行数据预处理,按比例将数据集划分成训练集、验证集和测试集;搭建门控对齐网络,所述门控对齐网络包括编码器模块和解码器模块;利用训练集、验证集对门控对齐网络进行训练,获得最优网络模型;将测试集输入到最优网络模型,得到城市场景图像语义分割结果。本发明利用最优门控对齐网络模型实现了对城市场景常见人和物的实时语义分割,有效提取上下文信息、融合低层细节和高层语义、减少冗余计算、实现实时语义分割中精度和推理速度的平衡。

技术研发人员:刘茜,李振生
受保护的技术使用者:南京信息工程大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/18
文档序号 : 【 40050431 】

技术研发人员:刘茜,李振生
技术所有人:南京信息工程大学

备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
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刘茜李振生南京信息工程大学
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