基于上下文校准与增强的实时语义分割方法及系统

本发明公开了一种基于上下文校准与增强的实时语义分割方法及系统，属于图像实时语义分割技术领域。包括：获取待处理图像；通过训练好的实时语义分割网络对所述待处理图像进行处理，利用上下文校准模块对输入特征的上下文特征信息进行标定，在像素点和上下文特征信息之间建立有效匹配，生成语义分割特征图；其中，训练所述实时语义分割网络时，利用训练分支进行上下文特征信息提取，并通过特征对齐模块进行上下文特征信息的匹配和融合。在预测效率和预测准确率之间取得了比较好的平衡，进一步促进了语义分割的实际应用；解决了现有实时语义分割计算成本大不适用于实际应用的问题。