[發明專利]一種基于編解碼結構的區域注意力語義分割方法及系統

在審

• 申請號: 202210577112.8
• 申請日: 2022-05-25
• 公開（公告）號: CN114943839A
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發明（設計）人: 徐勝軍;詹博涵;韓九強;劉光輝;孟月波;呂紅強;鐘德星
• 申請（專利權）人: 西安建筑科技大學
• 主分類號: G06V10/26
• 分類號: G06V10/26;G06V10/42;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 賀小停

1.一種基于編解碼結構的區域注意力語義分割方法，其特征在于，包括以下步驟：

將獲取的待分割的圖像輸入至預構建得到的基于編解碼結構的區域注意力網絡模型中，得到分割圖；其中，所述預構建得到的基于編解碼結構的區域注意力網絡模型結構包括特征提取網絡、區域注意力模塊和多尺度跳接特征融合模塊。

2.根據權利要求1所述的一種基于編解碼結構的區域注意力語義分割方法，其特征在于，所述特征提取網絡為Resnet50網絡。

3.根據權利要求1所述的一種基于編解碼結構的區域注意力語義分割方法，其特征在于，所述區域注意力模塊包括多個卷積層、上采樣層和損失函數，每個卷積層后都有批歸一化層BN和非線性激活函數ReLu。

4.根據權利要求3所述的一種基于編解碼結構的區域注意力語義分割方法，其特征在于，所述上采樣層使用雙線性插值；損失函數采用交并比損失。

5.根據權利要求1所述的一種基于編解碼結構的區域注意力語義分割方法，其特征在于，所述多尺度跳接特征融合模塊包括1×1卷積層和上采樣，1×1卷積層由卷積、批歸一化層BN和非線性激活函數ReLu組成。

6.根據權利要求5所述的一種基于編解碼結構的區域注意力語義分割方法，其特征在于，所述上采樣層使用雙線性插值。

7.根據權利要求1所述的一種基于編解碼結構的區域注意力語義分割方法，其特征在于，所述多尺度跳接特征融合模塊的輸出連接卷積層，所述卷積層的輸出連接上采樣層，上采樣層輸出為基于編解碼結構的區域注意力網絡的分割結果。

8.根據權利要求1所述的一種基于編解碼結構的區域注意力語義分割方法，其特征在于，所述預構建得到的基于編解碼結構的區域注意力網絡模型的總損失函數為：

Loss＝IoUloss+Corssloss

其中，IoU loss為交并比損失，Corss loss為交叉熵損失。

9.一種基于編解碼結構的區域注意力語義分割系統，其特征再回，包括：

數據預處理模塊，用于將獲取的數據集進行預處理，得到預處理后的數據集；

網絡模塊，用于預構建得到的基于編解碼結構的區域注意力網絡模型；

分割模塊，用于將獲取的待分割的圖像輸入至預構建得到的基于編解碼結構的區域注意力網絡模型中，得到分割圖。