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本发明公开了一种基于深度特征选择融合的RGB‑D语义分割方法,采用双流卷积神经网络作为语义分割模型,首先对RGB‑D图像和对应标签图像进行预处理,再由编码器提取可见光图像和深度图像各层的特征图,然后对可见光图像和深度图像的特征图进行融合,得到每一层的融合特征;接下来使用空间注意力对编码器的融合特征进行选择,将选择后的结果进行上采样,最终得到分割结果。本发明方法对于小物体和轮廓分割更为精确,对于光照变化和相似外观的物体分割鲁棒性更强,同时分割结果正确率和平均交并比更高。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112861911 A
(43)申请公布日 2021.05.28
(21)申请号 202110027615.3
(22)申请日 2021.01.10
(71)申请人 西北工业大学
地址
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