一种基于多模型融合的道路场景语义分割方法
基本信息
| 申请号 | CN202210246612.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114693924A | 公开（公告）日 | 2022-07-01 |
| 申请公布号 | CN114693924A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
| 分类号 | G06V10/26（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V20/58（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 周宇宁;赵万忠;王春燕;刘津强;张自宇;董坤;楚明龙;杨睿涵;张文彬 | 申请（专利权）人 | 南京航空航天大学 |
| 代理机构 | 江苏圣典律师事务所 | 代理人 | - |
| 地址 | 210016江苏省南京市秦淮区御道街29号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于多模型融合的道路场景语义分割方法，步骤如下：搭建多分类模型及二分类模型；分别对所述多分类模型及二分类模型进行端到端训练，得到使损失函数最小的最优权重值；使用最优权重值对道路场景图像进行多分类预测及二分类预测，形成初步分割结果图；对二分类预测形成的初步分割结果图进行图像后处理；将多分类预测形成的初步分割结果图及图像处理后的分割结果图进行融合。本发明的多分类模型在原有的HRNet基础上在特征融合的部分添加了视觉注意力，使得有效的特征图获得更大的融合权重，无效或效果差的特征图获得更小的融合权重，提高了多分类模型的像素的表征能力，得到更好的分割结果。 |
