[發(fā)明專利]一種基于語義流的全景分割方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110307902.X
• 申請日: 2021-03-23
• 公開（公告）號: CN113052858B
• 公開（公告）日: 2023-02-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 賈海濤;毛晨;齊晨陽;王云;任利;許文波;周煥來;賈宇明
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T3/40;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
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1.一種基于語義流的全景分割方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：使用ResNet-50作為全景分割特征提取的骨干網(wǎng)絡(luò)；提取特征圖C1,C2,C3,C4,C5；

步驟2：構(gòu)建語義流(FAM)模塊，學(xué)習(xí)相鄰兩個(gè)特征圖之間的語義流場；

步驟3：根據(jù)語義流場對高層特征圖進(jìn)行上采樣，并與低層特征圖融合，構(gòu)建具有多尺度特征的特征共享模塊；

步驟4：將步驟3得到的多尺度特征送入子網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行語義分割與實(shí)例分割；

步驟5：在語義分割與實(shí)例分割子網(wǎng)絡(luò)中嵌入語義流模塊使子網(wǎng)絡(luò)特征圖對齊；

步驟6：對子網(wǎng)絡(luò)分割結(jié)果進(jìn)行融合，得到全景分割結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，步驟2中的語義流模塊構(gòu)建如下：

對給定的兩個(gè)相鄰層級的輸入特征圖和首先將F_l上采樣至F_l-1尺寸大小，然后將這兩個(gè)特征圖連接起來，通過包含兩個(gè)3×3卷積的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出語義流場該過程可表示為：

Δ_l-1＝conv_l(cat(F_l，F(xiàn)_l-1))。

3.如權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，步驟3中的特征共享模塊中上采樣方法為語義流對齊方法。

4.如權(quán)利要求1所述方法，其特征在于，步驟4中的子網(wǎng)絡(luò)中對子網(wǎng)絡(luò)特征使用語義流對齊方法。