公开(公告)号：CN113205520B

公开(公告)日：2022-08-05

申请号：CN202110435343.0

申请日：2021-04-22

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 赵经阳 ,  余昌黔 ,  桑农

IPC: G06T7/10 ,  G06T3/40 ,  G06T7/50 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种对图像进行语义分割的方法及系统，包括：确定样本图像；提取视觉特征和深度特征；对语义分割模型进行训练；包括编码模块和解码模块；编码模块将每组特征输入DFS，融合得到一组多模特征，通过CA对各组多模特征进行筛选，并将筛选后的多模特征输入DS学习各个深度特征对应的权重矩阵，基于权重矩阵和相应深度特征筛选出相应的关键深度特征，得到各组含有关键深度信息的多模特征；构建DDC，提取相关的语义特征，得到融合后的语义特征；解码模块基于融合后的语义特征对每组图像中的彩色图像进行语义分割；将待语义分割图像输入到训练好的语义分割模型，以进行语义分割。本发明的语义分割模型可以更加合理的利用深度信息。

公开(公告)号：CN113205520A

公开(公告)日：2021-08-03

申请号：CN202110435343.0

申请日：2021-04-22

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 赵经阳 ,  余昌黔 ,  桑农

IPC: G06T7/10 ,  G06T3/40 ,  G06T7/50 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供一种对图像进行语义分割的方法及系统，包括：确定样本图像；提取视觉特征和深度特征；对语义分割模型进行训练；包括编码模块和解码模块；编码模块将每组特征输入DFS，融合得到一组多模特征，通过CA对各组多模特征进行筛选，并将筛选后的多模特征输入DS学习各个深度特征对应的权重矩阵，基于权重矩阵和相应深度特征筛选出相应的关键深度特征，得到各组含有关键深度信息的多模特征；构建DDC，提取相关的语义特征，得到融合后的语义特征；解码模块基于融合后的语义特征对每组图像中的彩色图像进行语义分割；将待语义分割图像输入到训练好的语义分割模型，以进行语义分割。本发明的语义分割模型可以更加合理的利用深度信息。