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龍圖騰網(wǎng)恭喜內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)申請的專利一種基于多通道深度加權(quán)聚合的圖像語義分割算法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114463545B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號(hào)為：202210123937.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/26；該發(fā)明授權(quán)一種基于多通道深度加權(quán)聚合的圖像語義分割算法及系統(tǒng)是由齊詠生;陳培亮;劉利強(qiáng);李永亭;蘇建強(qiáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-10向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于多通道深度加權(quán)聚合的圖像語義分割算法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于多通道深度加權(quán)聚合的圖像語義分割算法及系統(tǒng)，其中基于多通道深度加權(quán)聚合的圖像語義分割算法包括以下步驟：S1，通過低級語義通道、輔助語義通道以及高級語義通道分別提取圖像中具有明確類別信息的語義特征、介于低級語義和高級語義的過渡語義特征以及圖像中上下文邏輯關(guān)系的語義特征；S2，將步驟S1得到的三種不同的語義特征通過加權(quán)聚合進(jìn)行融合得到圖像的全局語義信息；S3，將步驟S1中各語義通道輸出的語義特征與步驟S2中的全局語義信息共同計(jì)算損失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。本發(fā)明中的基于多通道深度加權(quán)聚合的圖像語義分割算法能夠解決傳統(tǒng)圖像語義分割算法無法實(shí)現(xiàn)分割精度與速度之間權(quán)衡的問題，具有更強(qiáng)的魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多通道深度加權(quán)聚合的圖像語義分割算法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多通道深度加權(quán)聚合的圖像語義分割算法，其特征在于，包括以下步驟：S1，通過低級語義通道、輔助語義通道以及高級語義通道分別提取圖像中具有明確類別信息的語義特征、介于低級語義和高級語義的過渡語義特征以及圖像中上下文邏輯關(guān)系的語義特征；采用淺層卷積結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建低級語義通道，用于提取低級語義信息；采用深度可分離卷積結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建輔助語義通道，并將輔助語義通道得到的過渡語義信息反饋至高級語義通道；采用深層卷積結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建高級語義通道，用于提取高級語義信息；S2，將步驟S1得到的三種不同的語義特征通過加權(quán)聚合進(jìn)行融合得到圖像的全局語義信息；S3，將步驟S1中各語義通道輸出的語義特征與步驟S2中的全局語義信息共同計(jì)算損失函數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：010051 內(nèi)蒙古自治區(qū)呼和浩特市新城區(qū)愛民街49號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。