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摘要
本发明公开了一种基于数据集分布上下文信息的语义分割方法。该方法首先将图像进行预处理,并使用神经网络得到其深层特征,利用线性层对特征进行解码得到初步的预测结果；之后,根据得到的初步预测结果和全局的特征统计信息,形成新分类器并指导后续的特征提取；与此同时,根据数据集中不同样本的分布情况,累积了不同类别的类中心,并将其作用在现有的注意力机制上。基于以上步骤,搭建了基于数据及分布的语义分割神经网络。相对于现有技术,本发明具有方法简便,计算复杂度低,分类精度高等特点,有效地缓解了语义分割任务中小类别样本预测准确度低的问题,可以在自动驾驶、智能城市及医学分割等多个场景进行应用。
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