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龍圖騰網(wǎng)恭喜成都理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于FEFNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行圖像分割的方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116342957B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310327553.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于FEFNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行圖像分割的方法是由袁鵬飛;吳媛媛;曾媛;梁靜;曾武;陳光柱設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-03-30向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

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本發(fā)明授權(quán)一種基于FEFNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行圖像分割的方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于FEFNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行圖像分割的方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1：對(duì)圖像進(jìn)行特征提取得到底層特征信息；采用3個(gè)常規(guī)的3×3卷積實(shí)現(xiàn)圖像的底層特征提??；步驟S2：對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸入圖像進(jìn)行跳躍鏈接豐富特征信息；跳躍鏈接是將網(wǎng)絡(luò)的輸入圖像進(jìn)行下采樣后，與步驟S1得到的底層特征信息進(jìn)行結(jié)合以得到豐富特征信息；步驟S3：將豐富特征信息進(jìn)行下采樣得到下采樣模塊信息；步驟S4：將下采樣模塊信息進(jìn)行FEF模塊處理以及卷積和上采樣得到需要的圖片；子步驟S41：通過(guò)一個(gè)卷積核尺寸為3，輸出通道數(shù)為輸入通道數(shù)一半，步長(zhǎng)為1，填充為1的卷積操作來(lái)提取目標(biāo)的局部信息并對(duì)特征圖進(jìn)行降維；子步驟S42：使用兩個(gè)邊界特征提取器來(lái)提取目標(biāo)的邊界特征信息，參考ERFNet的方法，每個(gè)邊界提取器都采用了深度可分離卷積以及空洞卷積技術(shù)；子步驟S43：在子步驟S42中，第一個(gè)邊界提取器操作后會(huì)將其結(jié)果與邊界特征圖與子步驟S41結(jié)果相加；在第二個(gè)邊界提取器后，會(huì)將其結(jié)果與FEF模塊輸入特征圖、邊界特征圖與子步驟S41結(jié)果進(jìn)行維度拼接；子步驟S44：FEF模塊通過(guò)一個(gè)1x1卷積，將維度變?yōu)镕EF模塊的輸入維度。

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