基于全卷积神经网络的图像语义分割方法

摘要

本发明公开一种基于全卷积神经网络的图像语义分割方法，涉及图像语义分割和深度学习领域，包括如下步骤：选择训练数据集；构建并训练由图像到类别标签的分类模型，并将其作为语义分割模型前端网络；前端网络每个块输出的特征图分别经过细节保留池化层降采样成统一大小，然后将这四个输出特征图串联，并通过特征重校正模块，重新校正特征图后，将得到的特征图传入后端网络；后端网络是主要负责图像上采样，在经过上采样之后，再经过一个变权重的全局池化，最后与训练数据集的语义标注图像计算交叉熵，进行误差反向传播。本发明解决了现有技术中的图像分割准确率较低的问题。