摘要
本发明涉及图像语义分割技术领域,公开了一种用于环视鱼眼图像的多视角联合语义分割方法,多视角联合分割模型的构建及训练过程,包括:准备训练数据集,将同时刻的多个视角下的鱼眼图像作为一组环视图像,训练数据集包括多组环视图像以及对应的像素级语义标注;建立基于实时语义分割的多视角联合分割模型,包括特征提取模块、畸变细节补充模块、多视角上下文融合模块和解码器模块;基于训练数据集和交叉熵损失对多视角联合分割模型进行训练。本发明首先对联合分割中的高分辨率细节特征进行多视角畸变补全,然后深层进行多视角位置相关上下文的融合,以此利用多视角鱼眼图像间的关联信息,实现对鱼眼图像的高精度语义分割。
技术关键词
鱼眼图像
上下文特征
语义分割方法
特征提取模块
多视角特征
解码器结构
图像语义分割技术
编码器
输入解码器
数据
像素
矩阵
融合特征
注意力
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站点选址方法
观测台站
作物表型
聚类
数字高程模型
特征提取网络
多尺度
卷积模块
多特征信息
识别方法
电机故障诊断系统
深度学习特征
神经网络单元
谐波
特征提取模块
工业设备故障诊断
电力系统
文本生成模型
故障诊断模块
多模态
数据重建方法
时间序列特征
时间序列类别
道路拓扑结构
分段