基本信息:
- 专利标题： 一种基于深度学习的超像素分割方法
- 申请号：CN202011360361.9 申请日：2020-11-27
- 公开(公告)号：CN112419325B 公开(公告)日：2025-01-10
- 发明人： 马伟 , 李鹏
- 申请人： 北京工业大学
- 申请人地址： 北京市朝阳区平乐园100号
- 专利权人： 北京工业大学
- 当前专利权人： 北京工业大学
- 当前专利权人地址： 北京市朝阳区平乐园100号
- 代理机构： 北京思海天达知识产权代理有限公司
- 代理人： 张慧
- 主分类号： G06T7/10
- IPC分类号： G06T7/10
摘要：
本发明公开了一种基于深度学习的超像素分割方法，具体包括针对编码器部分的网络过参数化、网络剪枝和解码器部分的TDT(Top‑down‑top)解码结构，本发明基于深度学习并具备端到端学习能力，具备与其他视觉任务更充分的融合能力，进而可以促进其它视觉任务的快速发展。该发明的方法步骤大体分为三个阶段：网络搜索策略中的网络过参数化阶段；网络搜索策略中的网络剪枝阶段；网络解码能力强化并重新训练阶段。本发明在编码器特征提取过程中的边界捕捉能力和解码器超像素分割过程中的结构保留能力均有提升，能有效减少错分割现象的出现，同时其在网络过参数化、网络剪枝和TPT解码器结构设计上具有很好的可解释性，并且其方法计算效率高，超像素分割速度可以达到实时。
公开/授权文献:
- CN112419325A 一种基于深度学习的超像素分割方法 公开/授权日：2021-02-26
IPC结构图谱:
| G | 物理 |
| --G06 | 计算；推算；计数 |
| ----G06T | 一般的图像数据处理或产生 |
| ------G06T7/00 | 图像分析，例如从位像到非位像 |
| --------G06T7/10 | .分割；边缘检测 |