摘要
本发明公开一种面向移动智能体的边界信息辅助的语义分割方法,该方法包括下列步骤:数据集预处理;构建基于边界信息辅助的轻量化语义分割模型;对构建的网络模型进行训练;根据损失函数计算模型参数梯度,通过AdamW优化器进行参数更新,将更新参数后的网络模型用于下一组训练样本,如此反复,直到网络在验证集上的损失数值趋于平稳,此时的模型为训练完成的模型;将测试集输入步骤3训练好的网络模型中,输出语义分割图和边界检测图。本发明大大降低了FLOPs,使模型的实时性,得到的保证,并优化了语义分割头和边缘检测头,使其在参数量有所降低的情况下保持了较高的分割精度。
技术关键词
语义分割方法
分支
语义特征
输出特征
语义分割模型
全局平均池化
空洞
图像编码器
边界特征
模块
通道注意力机制
像素
网络
参数
优化器
训练集
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视频智能分析方法
融合特征
事件特征
算法
注意力机制
轻量化方法
算法
特征提取网络
检测头
通道注意力机制
人工智能模型
可信度评估方法
中间层
降维特征
核密度估计法