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摘要
本发明公开了一种基于空间特征融合的语义分割方法,包括：构建深度图像分类网络Resnet并且在图像分类任务上进行预训练；预训练完成后,移除Resnet图像分类网络的全连接层和最后两个池化层,完成特征提取网络的构建；在特征提取网络后添加多尺度特征融合模块；在多尺度特征融合模块后加入跨层空间特征融合模块,并添加语义分割分类层；将模型在语义分割标注数据上进行有监督训练,训练结束后,利用标注数据的验证集对语义分割模型性能进行验证,得到最终的分割模型；将待分割图像送入分割模型进行处理,得到最终的分割结果。本发明通过添加跨层空间融合模块到深度语义分割模型中,显著扩大了特征图上每个像素的感受野,有效提升模型获取上下文信息能力。
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