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一种小目标敏感的双通道卷积神经网络语义分割方法

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  • 2018107066756

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专利号 2018107066756 专利名称 一种小目标敏感的双通道卷积神经网络语义分割方法
专利类型 发明专利 国际分类
申请人 南京师范大学 申请地址
发明人 杨明 申请日期 2018-07-02
下证状态 未知 更新时间 2025-01-09 14:15:01
专利摘要 本发明公开了一种小目标敏感的双通道卷积神经网络语义分割方法,步骤为:使用Caffe深度学习框架搭建非加权学习网络和加权学习网络;对于两个通道的网络,分别使用双阶段训练方式对网络进行训练得到对应的语义分割模型;以验证集图像作为输入,通过两个语义分割模型得到两个通道的输出评分图,利用不同的模型融合算法对两个通道的输出评分图进行融合,并根据特定的评价指标选择最优的模型融合算法;根据语义分割模型和选择的最优模型融合算法来分割测试图像。本发明能够保证在数据集整体分割精度较优的前提下,对图像中存在的小目标区域较为敏感。

交易流程

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手续合格通知书
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身份证
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