摘要
本发明涉及计算机视觉领域,尤其涉及一种图像语义分割方法。本发明通过编码器提取每幅图像对应的特征图,将每幅图像作为节点,每个节点间建立连接关系,构建完全有向图;将完全有向图及所有特征图输入图神经网络,提取语义相似性特征向量;将每幅图像对应的特征图输入类内推理模块,提取每幅图像中每个类别的类别特征后,将其输入共现关系推理模块,提取每幅图像的共现特征向量;分别将语义相似性特征向量与每幅图像的共现特征向量进行拼接后,通过全连接层和Softmax激活函数计算自适应权重,根据自适应权重对拼接特征向量进行加权计算后,通过全连接层输出每幅图像的语义分割特征向量。本发明充分利用了图像中的上下文信息,提高了语义分割精度。
技术关键词
图像语义分割方法
节点
概念
矩阵
样本
基准
关系
标签
编码器
模块
网络
计算机视觉
注意力机制
分类器
训练集
参数
元素
精度