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用于测量语义分割网络的边界性能的方法

摘要

本发明涉及一种用于分析评估卷积神经网络中的语义分割网络的边界性能的方法。一种用于测量语义分割网络的边界性能的方法包括以下步骤:确定限定图像的不同类别之间的边界的原始边界掩模(Bo)(S1);使用形态学运算根据原始边界掩模(Bo)确定加粗边界掩模(Bt)(S2);根据原始边界掩模(Bo)和/或加粗边界掩模(Bt)确定真正率、假正率和假负率(S3);根据确定的真正率、确定的假正率和确定的假负率来确定指示边界性能的最终边界度量(S4)。

著录项

  • 公开/公告号CN112634294A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-04-09

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 罗伯特·博世有限公司;

    申请/专利号CN202011074030.9

  • 发明设计人 郭泽;

    申请日2020-10-09

  • 分类号G06T7/12(20170101);G06T7/155(20170101);G06T7/194(20170101);G06T7/136(20170101);G06T5/30(20060101);

  • 代理机构72002 永新专利商标代理有限公司;

  • 代理人周家新

  • 地址 德国斯图加特

  • 入库时间 2023-06-19 10:32:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-10-25

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 7/12 专利申请号:2020110740309 申请日:20201009

    实质审查的生效

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