[发明专利]基于特征引导网络的图像分类与分割的装置、方法、设备及介质有效
| 申请号： | 202011597039.8 | 申请日： | 2020-12-29 |
| 公开（公告）号： | CN112699937B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 刘哲;庞杰;宋余庆 | 申请（专利权）人： | 江苏大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/40;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/25;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 212013 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于特征引导网络的图像分类与分割的装置、方法、设备及介质，属于深度学习技术领域。本发明的特征引导分类网络和特征引导分割网络包括基本单元块，基本单元块之间的局部特征增强以及全局特征提取，一定程度上解决了目前图像分类与图像分割网络模型特征利用不充分问题，使得训练出的特征引导分类网络以及特征引导分割网络效果更优，更加鲁棒。本发明根据输入图像的需求，选择特征引导分类网络还是特征引导分割网络，输出相应的类别或分割后的图像，解决现有的分类或分割网络模型存在分类或分割结果效果不理想的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 引导 网络 图像 分类 分割 装置 方法 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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