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申请/专利权人：南京理工大学泰州科技学院
摘要：本发明公开了一种基于颜色和深度信息的图像全景分割方法，包括S1，输入双目RGB图像生成深度图，并进行特征提取，得到颜色特征和深度特征；S2，将颜色特征和深度特征进行颜色深度信息融合，得融合特征；S3，对融合特征处理分别生成图像的位置头和权重头；S4，使用位置权重融合操作，合并权重头，生成物体权重和背景权重；S5，对融合特征处理，得高分辨率特征图；S6，将物体权重和背景权重与高分辨率特征图进行融合，上采样得全景分割结果。本发明结合图像的颜色和深度信息将语义分割和实例分割两个分支合并，将图像中背景视作一个连续的物体实例，从而实现了语义分割和实例分割的一致性，避免了复杂的后处理，实现端到端的训练和预测。
主权项：1.一种基于颜色和深度信息的图像全景分割方法，其特征在于，所述分割方法包括以下几个步骤：S1，输入双目RGB图像，使用立体匹配算法生成对应的深度图，并进行特征提取，得到图像对应的颜色特征Pic和深度特征Pid；S2，将S1中得到的颜色特征和深度特征进行颜色深度信息融合，得到融合特征；S3，对S2中得到的融合特征进行处理，分别生成图像的位置头Gt和Gs以及权重头Wi；S4，使用位置权重融合操作，合并S3中得到的各个尺度重复的权重头，生成物体权重和背景权重；S5，对S2中得到的融合特征再次进行处理，得到高分辨率特征图Xhf；S6，将S4中得到的物体权重和背景权重与S5中得到的高分辨率特征图进行融合，进行上采样操作，得到全景分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学泰州科技学院 一种基于颜色和深度信息的图像全景分割方法
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