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公开（公告）号CN122949186A | 申请号CN202611157551.8 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人北明成功软件（山东）有限公司 |
分类号G06V10/26(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06V10/72(2022.01), G06N5/04(2023.01), G06N3/045(2023.01), G06V10/764(2022.01), G06N3/096(2023.01), G06N3/09(2023.01), G06V10/52(2022.01), G06V10/44(2022.01), G06V10/80(2022.01), G06N3/0464(2023.01) | 申请日2026-07-31 | 公开日2026-10-20 |
发布日期2026-10-20 | 文档 ID84597893376200009 | 源数据页码931 |
专利语言zh | ||
本申请涉及计算机视觉与深度学习技术领域，特别是涉及一种基于自扩缩重参数化网络的实时语义分割方法及系统，其中方法包括：获取待处理图像；将待处理图像，输入到训练后的自扩缩重参数化网络中，自扩缩重参数化网络输出语义分割结果；其中，训练后的自扩缩重参数化网络，对待处理图像进行下采样处理，对下采样处理结果进行初步特征提取，对提取的初步特征分别提取语义特征和细节特征，对提取的语义特征进行池化操作，得到优化后的语义特征；将细节特征和优化后的语义特征共同输入分割头，得到分割预测结果。本发明能够在显著提升实时语义分割精度的同时保持快速的推理速度。
附图 1