一种采用EGLiteSeg模型的城市景观语义分割系统

AITNT
正文
推荐专利
一种采用EGLiteSeg模型的城市景观语义分割系统
申请号:CN202510379891
申请日期:2025-03-28
公开号:CN120411497A
公开日期:2025-08-01
类型:发明专利
摘要
本发明请求保护一种采用EGLiteSeg模型的城市景观语义分割系统,属于图像处理领域。包括三个主要部分组成:编码器;聚合器;解码器。EGLiteSeg框架采用轻量级编码器‑解码器管道进行图像处理,其编码器具有五级DeSTDCNet架构。前四个阶段利用步幅为2的深度可分离卷积,AECA模块根据输入通道数自动调整内核大小以增强多尺度特征适应性。对于上下文聚合,该框架使用GDSPPM。该模块通过深度卷积处理特征以增强可区分性,然后进行多尺度金字塔池化以捕获分层上下文信息。这些多尺度特征被连接起来并馈送到解码器中。解码器由两个关键组件组成:一个通用注意力融合模块(UAFM),以及一个分割头。本方法不仅具有较高的语义分割准确率,而且在实时性方面具有优越性,满足实际需求。
技术关键词
语义分割系统 解码器 编码器 景观 多尺度特征 分支 通道 判别性特征学习 注意力机制 可变形卷积网络 上采样 金字塔池化模块 分辨率 多级特征融合 输出特征 全局平均池化
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于人工智能的电学设备自动校准系统
电学设备 自动校准系统 深度学习模型 可视化参数 电气设备运行状态
2
一种基于多模态融合的高精度无线电环境地图重建方法
无线电环境地图 并行编码器 注意力 解码器 多模态深度学习
3
设备维护策略的确定方法、装置、设备、介质及产品
链路预测模型 三元组 图谱 节点 策略
4
模型训练方法、目标分割方法、装置、设备及程序产品
训练样本图像 关键点 坐标 融合图像特征 训练样本数据
5
一种基于图注意力神经网络的三维冠状动脉自动分割方法
注意力神经网络 自动分割方法 注意力机制 中心线 顶点
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号