公开(公告)号：CN116704191A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310740642.4

申请日：2023-06-21

Applicant: 南京工业大学

Inventor： 朱文俊 ,  翁自浩 ,  易阳 ,  张梦怡 ,  穆宜敏

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/82 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开了一种基于RGB图像和深度残差网络的仓库场景实例分割方法，包括：步骤1：使用全新空洞卷积主干网络对RGB图像进行特征提取，以得到更加丰富的特征信息；步骤2：使用新型负反馈特征金字塔对特征信息进行特征增强，以获得小目标遮挡物体的细节信息并提升网络模型的鲁棒性；步骤3：使用优化后的分类与掩码分支网络分别对特征图进行类别判定和掩码位置预测；步骤4：使用过滤网络筛选出最优的掩码信息，再与原图结合，生成类别文字和颜色掩码。本发明提供一种基于RGB图像和深度残差网络的仓库场景实例分割方法，能有效提升动态环境下目标的分割精度，且在面对目标遮挡和小目标的情况下，本发明算法的性能明显优先于其他算法。