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一种基于混合深度可分离卷积的实时语义分割方法
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本发明公开了一种基于混合深度可分离卷积的实时语义分割方法，在预测效率和预测准确率方面取得了比较好的平衡，所述方法包括：数据预处理和数据增强；设计混合深度可分离卷积单元，提升多尺度特征表达能力；构建混合深度可分离卷积模块；搭建混合深度可分离卷积语义分割网络，提取图像高级语义特征；训练并验证混合深度可分离卷积的语义分割网络。本发明具有预测精度较高、模型参数量小，快速轻量化的优点。
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专利基本信息 ：
专利类型： 发明申请
申请(专利)号： CN202110179063.8
申请日期： 2021-02-09
公开(公告)日： 2021-05-28
公开(公告)号： CN112861727A
申请(专利权)： 北京工业大学
法律状态： 实质审查
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