基于细粒度增强网络的复杂环境图像语义分割方法

本发明公开了一种基于细粒度增强网络的复杂环境图像语义分割方法，该方法通过获取待检测的环境图像，输入至经过预先训练的细粒度增强网络模型，得到待检测的环境图像的语义分割结果。本发明方法，利用优化构建的细粒度增强网络模型，通过主干网络层深层次的对全局特征信息和局部特征信息进行提取和多尺度融合，增强模型的特征提取能力，然后借助颈部网络层的上采样和细节增强处理，增强模型的细节恢复能力且有效降低了图像噪声，进而通过检测头获得环境图像的语义分割结果，实现了针对复杂环境图像的精确语义分割。