摘要
本发明公开了针对难分割区域识别的可靠图像分割方法及装置,方法包括以下步骤:S1、获取待分割图像并进行预处理,并将预处理后的待分割图像划分为训练集、验证集和测试集;S2、构建图像分割模型,并基于图像分割模型计算预测结果,图像分割模型包括编码器网络、特征优化网络和双解码器网络;S3、通过多阶段特征损失聚合方法和认知自修正模块构建双解码器联合损失,根据双解码器联合损失计算图像分割模型总损失。S4、对图像分割模型进行训练,保存最优模型的权重,并使用训练完成的模型进行图像分割测试。本发明方法能够适应具有复杂背景与前景的图像数据,实现对难分割区域精准且可靠的分割。
技术关键词
图像分割方法
图像分割模型
解码器
多阶段特征
重构模块
通道注意力机制
多尺度特征提取
编码器
融合多源信息
图像分割装置
网络
分辨率
训练集
空洞
处理器
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数据异常检测方法
重构残差
化验设备
编码器
数据归一化方法
布局特征
驾驶场景数据
图像生成单元
子模块
道路特征提取
真空断路器
风险预测方法
电流瞬时值
风险预测系统
信号
标签生成方法
贝叶斯网络模型
神经网络模型
融合特征
推理规则