多尺度多感知的实时图像分割方法、系统、终端及介质

文档序号:37117600发布日期:2024-02-22 21:17阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种多尺度多感知的实时图像分割方法,其特征在于,该方法基于编码器-解码器结构对实时图像进行分割,包括在编码过程的每一阶段执行对输入特征进行多尺度多感知的步骤,具体包括:

2.根据权利要求1所述的多尺度多感知的实时图像分割方法,其特征在于,将输入特征进行多尺度多通道卷积以提取局部特征,具体包括:

3.根据权利要求2所述的多尺度多感知的实时图像分割方法,其特征在于,图像被分离为3个通道。

4.根据权利要求3所述的多尺度多感知的实时图像分割方法,其特征在于,3个通道分别对应尺寸为3×3、5×5、7×7的卷积核。

5.根据权利要求1-4任一项所述的多尺度多感知的实时图像分割方法,其特征在于,在编码过程的每一阶段执行对输入特征进行多尺度多感知的步骤之前,还包括对输入特征进行普通卷积的步骤;

6.根据权利要求5所述的多尺度多感知的实时图像分割方法,其特征在于,该方法还包括:

7.根据权利要求6所述的多尺度多感知的实时图像分割方法,其特征在于,该方法还包括:

8.一种多尺度多感知的实时图像分割系统,其特征在于,基于编码器-解码器结构对实时图像进行分割,包括对图像进行编码的编码模块和对图像进行解码的解码模块;

9.一种终端,其特征在于,包括:

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述可读存储介质上存储有多尺度多感知的实时图像分割程序,所述多尺度多感知的实时图像分割程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述多尺度多感知的实时图像分割方法的步骤。


技术总结
本发明涉及图像分割领域,具体公开一种多尺度多感知的实时图像分割方法、系统、终端及介质,在编码过程的每一阶段执行对输入特征进行多尺度多感知的步骤:将输入特征进行多尺度多通道卷积以提取局部特征;采用多层路由注意力机制对输入特征进行全局特征提取;采用跳跃连接将局部特征和全局特征进行特征融合获得当前阶段的最终输出特征。本发明使用更为轻量的多尺度多通道卷积,以求在加快模型速度的同时不影响其分割精度,同时在特征提取阶段加入了轻量级的注意力块,并使用残差连接将局部特征和全局特征进行融合,使模型拥有感知全局上下文信息的能力,利用不同层次特征信息的同时保留更多的细节,从而进一步提高模型性能。

技术研发人员:刘慧,侯琳琳,朱茜,闫子申,李恒泰
受保护的技术使用者:山东财经大学
技术研发日:
技术公布日:2024/2/21
当前第2页1 2 
网友询问留言 已有0条留言
  • 还没有人留言评论。精彩留言会获得点赞!
1