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基于深度学习的图像语义分割方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2018116461487
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2018116461487 | 专利名称 | 基于深度学习的图像语义分割方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V20/70(2022.01),G06V10/26(2022.01),G06V10/774(2022.01),G06V10/776(2022.01),G06V10/80(2022.01),G06V10/82(2022.01),G06V10/764(2022.01),G06V10/44(2022.01),G06N3/0464(2023.01),G06N3/045(2023.01),G06N3/ |
| 申请人 | 申请地址 | 710062 陕西省西安市长安南路199号 | |
| 发明人 | 申请日期 | 2018-12-30 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 08:35:23 |
| 专利摘要 | 一种基于深度学习的图像语义分割方法，由数据集处理、构建深度语义分割网络、深度语义分割网络训练及参数学习、对测试图像进行语义分割四部分组成。本发明将输入图像的RGB图像和灰度图像作为网络模型的输入，充分利用灰度图像的边缘信息，有效增加输入特征的丰富程度；把卷积神经网络和双向门限递归单元相结合，在学习图像局部特征的基础上，捕获更多的上下文依赖关系和全局特征信息；通过第一坐标通道模块和第二坐标通道模块对特征图加入坐标信息，丰富模型的坐标特征，提升模型的泛化能力，产生分辨率高、边界精确的语义分割结果。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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