一种基于局部和全局特征增强模块的图像语义分割方法

摘要

本发明公开了一种基于局部和全局特征增强模块的图像语义分割方法，包括选取并制作语义分割任务所需的训练集图像和验证集图像，以及相应的标签图片。对训练集图像进行数据增强，分别对训练集图像和验证集图像中的样本图像进行标准化，对应的标签图像进行编码，设计卷积神经网络中，处理后数据作为模型的输入数据，输出多通道特征图，优化卷积神经网络参数，输入真实场景图像到参数优化后的卷积神经网络中进行语义分割，输出像素被标记后的图像。本发明为场景解析和强化学习等研究中的后续操作提供了重要的技术支持，可应用于虚拟现实，自动驾驶和人机交互等领域。