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METHOD, ARTIFICIAL NEURAL NETWORK, DEVICE, COMPUTER PROGRAM, AND MACHINE-READABLE STORAGE MEDIUM FOR SEMANTICALLY SEGMENTING IMAGE DATA

机译:方法,人工神经网络,设备,计算机程序和机器可读存储介质,可对图像数据进行分段

摘要

The invention relates to a method (500) for semantically segmenting image data (111, 211) of an imaging sensor in a computing and storage resource-saving manner using an artificial neural network, in particular a convolutional neural network, wherein the artificial neural network has an encoder path (110, 210, 380) and a decoder path (120, 220, 340), having the steps of: - dividing (520) an input tensor (310) into at least one first slice sensor (330) and at least one second slice tensor (350) according to a dividing function (320, 420), said input tensor (310) depending on the image data (111, 211); - outputting (530) the at least one first slice tensor (330) on the decoder path (120, 220, 340) of the neural network: - connecting (540) the at least one first slice tensor (330) to the at least one second slice tensor (350) according to a connecting function (360) in order to obtain an output tensor (370); and - outputting (550) the output tensor (370) on the encoder path (110, 210, 380) of the neural network.
机译:本发明涉及一种使用人工神经网络,特别是卷积神经网络以计算和存储资源节省的方式对成像传感器的图像数据(111、211)进行语义分割的方法(500),其中,人工神经网络具有编码器路径(110、210、380)和解码器路径(120、220、340),其具有以下步骤:-将输入张量(310)划分(520)成至少一个第一切片传感器(330),以及根据分割函数(320、420)的至少一个第二切片张量(350),所述输入张量(310)取决于图像数据(111、211); -在神经网络的解码器路径(120、220、340)上输出(530)至少一个第一切片张量(330):-将至少一个第一切片张量(330)连接(540)到至少一个根据连接函数(360)的一个第二切片张量(350),以获得输出张量(370); -在神经网络的编码器路径(110、210、380)上输出(550)输出张量(370)。

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