摘要
本发明公开了一种基于双约束机制的实时目标检测与图像分割一体化建模方法及系统,适用于智能终端,由处理器执行。该方法包括构建统一神经网络模型,在检测模块中引入Mask预测分支,并利用所预测的Mask生成空间注意力图用于约束边界框生成,提升目标定位精度;在分割模块中引入边界感知机制,通过边缘检测、边缘增强卷积与距离场监督提高分割边界的清晰度与稳定性;并通过共享浅层特征与分离高层特征,实现检测与分割的协同优化。系统包括图像采集模块、特征提取模块、检测模块、分割模块与控制模块,能够高效完成检测与分割任务。本发明在保证高精度的同时兼顾模型轻量化与实时性,显著提升了小目标检测与边界分割性能。
技术关键词
一体化建模方法
图像分割
神经网络处理器
特征提取模块
神经网络结构
边缘检测
图像采集模块
终端设备
注意力
切换运行模式
边缘计算环境
Canny算子
分支
电源控制模块
解耦机制
图像采集装置
神经网络模型