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多尺度多感知的实时图像分割方法、系统、终端及介质
摘要文本
本发明涉及图像分割领域，具体公开一种多尺度多感知的实时图像分割方法、系统、终端及介质，在编码过程的每一阶段执行对输入特征进行多尺度多感知的步骤：将输入特征进行多尺度多通道卷积以提取局部特征；采用多层路由注意力机制对输入特征进行全局特征提取；采用跳跃连接将局部特征和全局特征进行特征融合获得当前阶段的最终输出特征。本发明使用更为轻量的多尺度多通道卷积，以求在加快模型速度的同时不影响其分割精度，同时在特征提取阶段加入了轻量级的注意力块，并使用残差连接将局部特征和全局特征进行融合，使模型拥有感知全局上下文信息的能力，利用不同层次特征信息的同时保留更多的细节，从而进一步提高模型性能。。详见官网：
申请人信息
- 申请人:山东财经大学; 济南市土地储备中心
- 申请人地址:250000 山东省济南市历下区二环东路7366号
- 发明人: 山东财经大学; 济南市土地储备中心
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 多尺度多感知的实时图像分割方法、系统、终端及介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311646538.5 |
| 申请日 | 2023/12/4 |
| 公告号 | CN117576118A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | G06T7/11 |
| 权利人 | 山东财经大学; 济南市土地储备中心 |
| 发明人 | 刘慧; 侯琳琳; 朱茜; 闫子申; 李恒泰 |
| 地址 | 山东省济南市历下区二环东路7366号; 山东省济南市历下区龙鼎大道1号龙奥大厦 |
专利主权项内容
1.一种多尺度多感知的实时图像分割方法，其特征在于，该方法基于编码器-解码器结构对实时图像进行分割，包括在编码过程的每一阶段执行对输入特征进行多尺度多感知的步骤，具体包括：将输入特征进行多尺度多通道卷积以提取局部特征；采用多层路由注意力机制对输入特征进行全局特征提取；采用跳跃连接将局部特征和全局特征进行特征融合获得当前阶段的最终输出特征。