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基于卷积稀疏编码的Unet语义分割方法[发明专利]

专利名称：基于卷积稀疏编码的Unet语义分割方法专利类型：发明专利

发明人：王倪传，唐海童，卢霞，颜虹杰

申请号：CN202011445030.5

申请日：20201208

公开号：CN112580645A

公开日：

20210330

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了基于卷积稀疏编码的Unet语义分割方法，将卷积稀疏编码与Unet模型中的编码网络相结合形成CSC‑Unet模型的编码器，从而来获得图像的全局信息；将卷积稀疏编码与Unet 中的解码网络相结合组成CSC‑Unet模型的解码器，从而来获得图像的位置信息；并使用跳跃结构使得全局信息可以和位置信息相结合，产生准确而精细的分割。本发明首先对数据集中训练图片及标签进行预处理，如裁剪、数据增强等，其次读入CSC‑Unet分割模型进行训练。训练结束后，将数据集中的测试样本和标签读入CSC‑Unet分割模型，并将保存的最好权重值载入模型，从而达到使用该模型进行精确语义分割的目的。

申请人：江苏海洋大学

地址：222000 江苏省连云港市新浦区苍梧路59号

国籍：CN

代理机构：北京和联顺知识产权代理有限公司

代理人：穆小燕

本文发布于:2024-09-23 18:31:53，感谢您对本站的认可！

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