[發明專利]基于混合擴張網絡的實時分割系統與方法

在審

• 申請號: 202010951015.1
• 申請日: 2020-09-11
• 公開（公告）號: CN112101366A
• 公開（公告）日: 2020-12-18
• 發明（設計）人: 蔣斌;何建凱;楊超
• 申請（專利權）人: 湖南大學
• 主分類號: G06K9/34
• 分類號: G06K9/34;G06N3/04
• 代理公司: 長沙新裕知識產權代理有限公司 43210
• 代理人: 梁小林

1.基于混合擴張網絡的實時分割系統，其特征在于：包括輕量化的主干網絡MobileNetv2和混合空洞卷積模塊；

混合空洞卷積模塊由輕量級的空間金字塔注意模塊、全局信息增強模塊組成；

輕量級的空間金字塔注意模塊通過多尺度信息和有效的注意機制，在準確性和高效率方面實現全面的權衡；輕量級的空間金字塔注意模塊主要包括深度可分離注意力模塊和混合多尺度模塊；深度可分離注意力模塊為單層混合卷積設計；

還包括與空間金字塔注意模塊連接的全局信息增強模塊，通過增加與全局信息增強模塊的兩個有效的遠程快捷連接，補充關鍵信息和擴展空間金字塔模塊輸出特征映射的維數；最后，形成采樣輸出特征圖。

2.根據權利要求1所述的基于混合擴張網絡的實時分割系統，其特征在于：

所述的空間金字塔注意模塊主要包括深度可分離注意力模塊和混合多尺度模塊；

深度可分離注意力模塊為單層混合卷積設計，利用小核捕捉細節信息，利用大核捕捉更為全局的信息，然后再把這些已增強的信息輸入到混合多尺度模塊；

混合多尺度模塊，使用混合卷積核，利用小核捕捉細節信息，利用大核捕捉更為全局的信息，增強信息；使用混合空洞率，分別在每個卷積的核的可承受范圍內，增大每個卷積的感受野，使信息更具全局性。

3.基于混合擴張網絡的實時分割方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟1，執行混合空洞卷積模塊，將主干網絡MobileNet v2的尾部輸出的語義特征，輸入到深度可分離注意力模塊中，以增加信息表示；

步驟2，將基于步驟1得到的多尺度特征圖輸入到混合多尺度模塊中；

步驟3，執行全局信息增強模塊，通過增加全局信息增強模塊的兩個有效的遠程快捷連接，補充關鍵信息和擴展混合空洞模塊輸出特征映射的維數；

步驟4，形成采樣輸出特征圖，主干網絡MobileNet v2輸出的特征圖經過深度可分離注意力模塊輕量化的增強信息，并形成了四個不同尺寸的信息，多尺度信息再經由混合多尺度模塊輕量化的增強信息的精細度和全局性，最后結合輸出特征圖。