公开(公告)号：CN116993987A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202311095088.5

申请日：2023-08-28

Applicant: 暨南大学

Inventor： 石敏 ,  林绍文 ,  骆爱文 ,  温热晖

IPC: G06V10/26 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于轻量级神经网络模型的图像语义分割方法及系统，涉及人工智能领域。所述方法包括：所述轻量级神经网络模型包括初始化模块、空间分支、语义分支和多尺度特征融合解码器；所述图像语义分割方法包括：响应于待处理图像的处理指令，基于初始化模块对待处理图像进行特征提取，得到第一特征图；基于空间分支提取第一特征图的空间信息；基于语义分支提取第一特征图的多尺度特征信息，并融合多尺度特征信息和空间信息，得到增强特征图；基于多尺度特征融合解码器，将第一特征图与增强特征图进行融合，并进行图像尺寸恢复，得到图像语义分割结果。相较于现有技术，本发明在分割精度与实时性之间实现更好的性能均衡。